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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 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)0,143
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,273
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,857
Score d'incertitude au seuil0,756

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1430,273
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations32
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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