Comparative Analysis of Preferences and Willingness to Pay for COVID‐19 Vaccine Among Individuals With and Without Chronic Diseases: A Discrete Choice Experiment Approach
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: The rapid development and deployment of COVID-19 vaccines have been pivotal in the global battle against the pandemic. However, vaccine acceptance remains a critical determinant of their effectiveness. While numerous studies have explored factors influencing vaccine acceptance, there is a notable dearth of research regarding preferences and willingness to pay (WTP) among individuals with chronic diseases (ChD) who are at heightened risk of severe COVID-19 outcomes. This study addresses this gap by investigating COVID-19 vaccine preferences and WTP among individuals with and without chronic diseases. Methods: Employing a discrete choice experiment (DCE) approach, we interviewed 843 participants to assess their preference for COVID-19 vaccine attributes such as origin, efficacy level, protection duration, and provider. We used a mixed logit model to analyze DCE data and estimated WTP by taking the negative ratio of preference and price parameters. Furthermore, we performed a stratified analysis according to the household head's ChD status. Results: As expected, vaccines with higher efficacy and longer protection are most preferred. Interestingly, our research shows a preference for European and American vaccines over Chinese vaccines. Additionally, this study reveals a preference for private facilities over government facilities for vaccinations among vaccine seekers. Patients with ChD exhibit higher WTP than those without such conditions, demonstrating the group's urgency in becoming vaccinated. Conclusion: Vaccine procurement and administration decisions by health authorities should be evidence-based and reflect public preferences regarding acceptance and WTP. Health authorities should prioritize both high efficacy and long-lasting protection in vaccine procurement, ensuring that neither is compromised. This approach addresses the top concerns of both groups-vaccine effectiveness for the ChD group and extended immunity for the NChD group. This study also informs policy decisions regarding vaccine origin and suggests incorporating private facilities as vaccine administration points to reduce pressure on government facilities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».