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Enregistrement W1771199813 · doi:10.1186/s12955-015-0321-6

The PROMIS of QALYs

2015· article· en· W1771199813 sur OpenAlexaff
Janel Hanmer, David Feeny, Baruch Fischhoff, Ron D. Hays, Rachel Hess, Paul A. Pilkonis, Dennis A. Revicki, Mark S. Roberts, Joel Tsevat, Lan Yu

Notice bibliographique

RevueHealth and Quality of Life Outcomes · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensMcMaster UniversityUtilities Kingston (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institutes of HealthNational Cancer InstituteU.S. Public Health ServiceNational Institute on Aging
Mots-clésQuality of life (healthcare)Quality-adjusted life yearEQ-5DPreferenceHealth Utilities IndexPatient-Reported Outcomes Measurement Information SystemItem response theoryMedicineHealth related quality of lifeMeasure (data warehouse)PsychometricsComputer scienceRisk analysis (engineering)Clinical psychologyData miningCost effectivenessStatisticsComputerized adaptive testingMathematicsNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measuring health and health-related quality of life (HRQoL) is important for tracking the health of individuals and populations over time. Generic HRQoL measures allow for comparison across health conditions. One form of generic HRQoL measures are profile measures, which provide a description of health across several different domains (such as physical functioning, depression, and pain). Recent advances in health profile measurement include the development of measures based on item response theory. The Patient-Reported Outcomes Measurement Information System (PROMIS®) has been constructed using this theory. Another form of generic HRQoL measures are utility measures, which assess the value of health states. Multi-attribute utility theory provides a framework for valuing disparate domains of health and aggregating them into a single preference-based score. Such a score provides an overall measure of health outcomes as well as a quality of life weight for use in decision analyses and cost-effectiveness analyses. Developing a utility score for PROMIS® would allow simultaneous estimation of both health profile and utility scores using a single measure. The purpose of this paper is to provide a roadmap of the methodological steps necessary to create such a scoring system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0060,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0480,021

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.

Tête enseignante Opus0,682
Tête enseignante GPT0,517
Écart entre enseignants0,165 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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