A life satisfaction approach to valuing the impact of health behaviours on subjective well-being
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Increasingly, decision-makers are interested in understanding the returns on investments in programs and policies that promote health and prevent chronic diseases. While the costs of these programs are more easily quantified, many of the outcomes they aspire to achieve are intangible and lack obvious market values. The subjective well-being (SWB) method was developed to value a wide range of non-market goods, including health outcomes directly in monetary terms. This paper presents an application of the SWB approach to estimate the monetary value of health-promoting behaviours as the intermediate outcomes of health promotion and chronic disease prevention programs and policies. Methods Life satisfaction (LS) was used as a proxy of individuals’ SWB. Based on the combined Canadian Community Health Survey 2009–10 data, we modeled LS as a function of income and healthy behaviours, controlling for the socio-demographic factors associated with LS at the individual level using ordinary least squares regression. Equivalent effects of income and healthy behaviours on LS derived from the models allowed us to estimate the trade-off between income and healthy behaviours. Results We found that income and healthy behaviours were positively associated with LS. The values of increased physical activity, an additional daily serving of fruits/vegetables, and not smoking are respectively $631, $115 and $563 per week. These represent the amounts of additional weekly income required to maintain an individual at their level of LS in the absence of each of these behaviours. Conclusions The SWB method holds promise as a method to monetize the value of a range of non-market goods, including healthy behaviours for which market values do not exist. The SWB method can be applied efficiently and cost-effectively using readily available survey data.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».