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Enregistrement W2017297321 · doi:10.3899/jrheum.110404

Valuing Health for Clinical and Economic Decisions: Directions Relevant for Rheumatologists

2011· article· en· W2017297321 sur OpenAlexvenueno aff
Mark Harrison, Nick Bansback, Carlo A. Marra, Michael Drummond, Peter Tugwell, Annelies Boonen

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality-adjusted life yearPreferenceHealth economicsQuality of life (healthcare)Economic evaluationActuarial scienceValue (mathematics)Construct validityFamily medicineCost effectivenessPublic healthSurgeryPatient satisfactionNursingRisk analysis (engineering)PathologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,083
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,250

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,083
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0030,014
Communication savante0,0170,024
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0140,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,569
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,068 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations17
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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