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
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle