Valuation of health states in the US study to establish disability weights: lessons from the literature
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
The metric of disability-adjusted life years (DALYs) has become the global standard of measuring burden of disease. DALYs are comprised of years of life lost due to premature mortality and years of healthy life lost due to living with disability. In order to calculate the second part of the DALY equation, disease specific disability weights have to be established, i.e. measures for the decline of health associated with these disease states, which vary between zero for perfect health and one for death. Although these disability weights are key for estimating DALYs, there have not been many comprehensive studies with empirical determinations of them. This article describes a systematic review on the state of the art with respect to empirically determining disability weights. Based on this review, a multi-method approach is outlined, which has also been implemented in a US study to measure burden of disease. This approach involves the use of psychometric methodology as well as economic trade-off methods for determining the value of health states. It is conceptualized as a disaggregated approach, where the disability weight of any health state can be calculated if the attributes of this health state are known. The US study received the collaboration of experts from more than 20 institutes of the National Institutes of Health and of the Centers for Disease Control and Prevention. First results will be available by the end of this year.
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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 | 0,307 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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