Valuing Health for Clinical and Economic Decisions: Directions Relevant for Rheumatologists
Notice bibliographique
Résumé
The quality-adjusted life-year (QALY) is a construct that integrates the value or preference for a health state over the period of time in that health state. The main use of QALY is in cost-utility analysis, to help make resource allocation decisions when faced with choices. Although the concept of the QALY is appealing, there is ongoing debate regarding their usefulness and approaches to deriving QALY. In 2008, OMERACT engaged in an effort to agree on QALY approaches that can be used in rheumatology. Based on a Web questionnaire and a subsequent meeting, rheumatologists questioned whether it was relevant for OMERACT (1) to investigate use of a QALY that represents the patients' perspective, (2) to explore the validity of the visual analog scale (VAS) to value health, and (3) to understand the validity of mapping health-specific instruments on existing preference instruments. This article discusses the pros and cons of these points in light of current insight from the point of view of health economics and decision-making theory. It also considers the further research agenda toward a QALY approach in rheumatology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,047 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,017 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».