Antibiotic Resistance: Socio-Economic Determinants and the Role of Information and Salience in Treatment Choice

Informazioni relative al progetto

ABRSEIST

ID dell’accordo di sovvenzione: 802450

DOI 10.3030/802450

Data della firma CE 23 Novembre 2018

Data di avvio 1 Gennaio 2019

Data di completamento 31 Dicembre 2024

Finanziato da

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Costo totale € 1 498 920,00

Contributo UE € 1 498 920,00

Coordinato da

DEUTSCHES INSTITUT FUR WIRTSCHAFTSFORSCHUNG DIW (INSTITUT FUR KONJUNKTURFORSCHUNG) EV
Germany

Pubblicazioni

Other (4)

Machine predictions and human decisions with variation in payoffs and skill

Autori: Michael Allan Ribers, Hannes Ullrich
Pubblicato in: DIW Discussion Paper, Numero No. 1911, 2020
Editore: DIW

The value of data for prediction policy problems: evidence from antibiotic prescribing

Autori: Shan Huang, Michael Allan Ribers, Hannes Ullrich
Pubblicato in: DIW Discussion Paper, Numero No. 1939, 2021
Editore: DIW

Physician effects in antibiotic prescribing: evidence from physician exits

Autori: Shan Huang, Hannes Ullrich
Pubblicato in: DIW Discussion Paper, Numero No. 1958, 2021
Editore: DIW

Battling antibiotic resistance: can machine learning improve prescribing?

Autori: Michael Allan Ribers, Hannes Ullrich
Pubblicato in: DIW Discussion Paper, Numero No. 1803, 2019
Editore: DIW

Peer reviewed articles (1)

Assessing the value of data for prediction policies: The case of antibiotic prescribing

Autori: Shan Huang, Michael Allan Ribers, Hannes Ullrich
Pubblicato in: Economics Letters, 2022, ISSN 0165-1765
Editore: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.econlet.2022.110360