Validation of disability categories derived from Health Utilities Index Mark 3 scores.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To establish empirical evidence for the validity of the following disability categories derived from Health Utilities Index Mark III (HUI3) global utility scores: none (1.00), mild (0.89 to 0.99), moderate (0.70 to 0.88), and severe (less than 0.70). DATA AND METHODS: Data from the 2005 Canadian Community Health Survey (cycle 3.1) were analyzed. Frequency distributions, stratum-specific likelihood ratios, and multinomial regression were used to examine the relationship between health indicators and the HUI3 disability categories. RESULTS: People reporting chronic conditions, activity restrictions, and fair/poor self-rated health (general and mental) were more likely to be in the moderate and severe disability categories. Those having more positive outcomes on the health indicators tended to fall into the mild and no disability groups. The stratum-specific likelihood ratios increased monotonically with the severity of disability level. Compared to those with positive health status characteristics, those with negative health status characteristics had the highest odds of falling in the severe rather than the non-disabled category. INTERPRETATION: This study makes an initial contribution to the evidence base for the validity of the proposed HUI3 disability categories. The categories were well-supported empirically and are likely to be useful for assessing disability levels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,035 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».