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Enregistrement W2017192712 · doi:10.1002/hec.1351

Impact of the recall period on measuring health utilities for acute events

2008· article· en· W2017192712 sur OpenAlexafffund
Nick Bansback, Huiying Sun, Daphne Guh, Xin Li, Bohdan Nosyk, Susan Griffin, Paul G. Barnett, Aslam H. Anis

Notice bibliographique

RevueHealth Economics · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaCentre for Advancing Health OutcomesSt. Paul's Hospital
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilMedical Research Council CanadaOffice of Research and DevelopmentU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésRecallRespondentPreferencePsychological interventionMedicinePeriod (music)Adverse effectPsychologyDemographyCognitive psychologyStatisticsPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impact of healthcare interventions on health utility values is most frequently measured using a preference-based instrument. Each of the available instruments instructs the respondent to report their health status over different recall periods ranging from the current day to the past month. In an ongoing randomised controlled trial in patients with advanced HIV disease, the impact of using a preference-based instrument with a 1-week recall period vs a 1-day recall period (e.g. today) for capturing recently resolved serious adverse events was measured. The results suggest that the instrument with a 1-week recall period gave lower utility values for recently resolved events in comparison with the instrument with a 1-day recall period. A plausible interpretation of these results is that the recall period was adhered to; for example, patients ignored the impact of recently resolved events in their response if the questionnaire asked them only about their health today. While there are limitations to our study, we believe further consideration should be given to the recall period used for preference-based instruments, and future research should examine other patient groups using a single instrument with multiple recall periods.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,244
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,574
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,090 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations32
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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