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Enregistrement W1976907639 · doi:10.1097/mlr.0b013e31817d92f8

Relative Efficiency of the EQ-5D, HUI2, and HUI3 Index Scores in Measuring Health Burden of Chronic Medical Conditions in a Population Health Survey in the United States

2008· article· en· W1976907639 sur OpenAlexaff
Nan Luo, Jeffrey Johnson, James W. Shaw, Stephen Joel Coons

Notice bibliographique

RevueMedical Care · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth Utilities IndexStatisticMedicineConfidence intervalStatisticsPopulationIndex (typography)DemographyGerontologyHealth related quality of lifeInternal medicineMathematicsEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We sought to compare the ability of the EQ-5D, Health Utilities Index Mark 2 (HUI2), and HUI Mark 3 (HUI3) index scores to discriminate between respondents based on the presence or absence of chronic medical conditions in a population health survey. METHODS: Secondary analyses were conducted with data from a probability sample (n = 3480, mean age: 42.5 years, male: 42.4%, Hispanic: 28.6%) of the 2001 noninstitutionalized US general adult population. F-statistic ratios were used to evaluate the relative efficiency of the EQ-5D, HUI2, and HUI3 in differentiating respondents with or without each of 18 chronic medical conditions, and differentiating respondents with low- or high-burden conditions. RESULTS: In comparing respondents with and without chronic medical conditions, the F-statistic values of these 3 indices were not significantly different, except for EQ-5D versus HUI2 [mean F-statistic ratio: 0.79, 95% confidence interval (CI): 0.59-0.98]. In comparing respondents with a low-burden condition with those with a high-burden condition, the F-statistic values of EQ-5D and HUI2 index scores were similar, while those for EQ-5D versus HUI3 (mean: 0.79; 95% CI: 0.66-0.92) and for HUI2 versus HUI3 (mean: 0.83; 95% CI: 0.71-0.95) were significantly less than 1.0. The overall ceiling effects of the EQ-5D, HUI2, and HUI3 index scores were 48.9%, 15.4%, and 15.3%, respectively. CONCLUSIONS: Although the EQ-5D seems to be marginally less informative, the EQ-5D, HUI2, and HUI3 index scores were generally comparable in determining health burden of chronic medical conditions in this population health survey data.

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)0,064
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,094
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0640,094
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,368
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,050 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations68
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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