薬用大麻の提供に関する公共政策を調査す​​るDCE属性開発

背景：離散選択実験（DCE）の属性と属性レベルの定義は、利用可能な情報と利害関係者の知識の制限が不足しているため、新規またはなじみのない製品の好みを探る実務家にとって重要な課題です。この研究では、薬用大麻（MC）に関連する健康政策に対する公衆の好みを測定することを目的としたDCEの属性とレベルを特定するための包括的なプロセスの概要を説明しています。 方法：厳密な4段階の属性開発プロセスが利用され、i）スコーピングレビューおよびドキュメント分析からの予備属性リストの定式化、ii）フォーカスグループによる属性の削減、iii）Delphi研究を使用した不適切な属性の除去研究チームの知識、およびiv）Think-Aloudインタビューからのフィードバックに基づいた属性言語の洗練。 結果：スコーピングレビューとドキュメント分析から形成されたベース属性リストは、特に限られた主題知識を持つ参加者にとって、フォーカスグループで効果的な議論刺激として機能しました。構造化されたフォーカスグループアクティビティは、素朴な参加者を引き付ける際の自由回答形式の議論よりも効果的であることが証明されました。Delphiの研究は、専門家主導の属性の優先順位付けの過剰補償であることがわかった。パイロットDCE中のThink-Aloudインタビューは、属性言語と明確さを評価し、参加者の意思決定プロセスを理解するために不可欠でした。 結論：馴染みのない健康製品の選好を測定するDCE属性の開発には、マルチメソッドアプローチが必要です。属性開発のさまざまな方法からの結果を評価すると、利害関係者にとって重要であり、意味のあるトレードオフが可能になり、ターゲット集団がアクセスできる言語で提示された属性の洗練されたリストが得られました。

BACKGROUND: Defining attributes and attribute levels for a discrete choice experiment (DCE) poses a significant challenge for practitioners exploring preferences for new or unfamiliar products due to the dearth of available information and limits in stakeholder knowledge. This study outlines a comprehensive process for identifying attributes and levels in a DCE aimed at gauging public preferences for health policies related to medicinal cannabis (MC). METHODS: A rigorous four-stage attribute development process was utilized and included i) the formulation of a preliminary attribute list from a scoping review and document analysis, ii) reduction of attributes via focus groups, iii) removal of inappropriate attributes using Delphi studies and research team knowledge, and iv) refinement of attribute language based on the feedback from think-aloud interviews. RESULTS: A base attribute list formed from the scoping review and document analysis served as effective discussion stimuli in focus groups, especially for participants with limited subject knowledge. Structured focus group activities proved more effective than open-ended discussions in engaging naive participants. Delphi studies were found to be overcomplex for expert-led attribute prioritization. Think-aloud interviews during a pilot DCE were essential for assessing attribute language and clarity and understanding participants' decision-making processes. CONCLUSION: The development of DCE attributes measuring preferences for an unfamiliar health product requires a multi-method approach. Evaluating the outcomes from various methods of attribute development yielded a refined list of attributes that were significant to stakeholders, allowed for meaningful trade-offs, and were presented in language accessible to the target population.