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Enregistrement W2048944350 · doi:10.1177/154405910208100702

Patient Preferences and the Measurement of Utilities in the Evaluation of Dental Technologies

2002· review· en· W2048944350 sur OpenAlexaff
Stephen Birch, Amid I. Ismaïl

Notice bibliographique

RevueJournal of Dental Research · 2002
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesU.S. Public Health ServiceNational Institutes of HealthAmerican Association for Dental, Oral, and Craniofacial Research
Mots-clésRisk analysis (engineering)Management scienceSimple (philosophy)Computer scienceEmerging technologiesMeasure (data warehouse)Data scienceEconomicsBusinessArtificial intelligenceData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advances in life sciences that are predicted in the 21st century will present many challenges for health professionals and policy-makers. The major questions will be how to allocate resources to pay for costs of new technologies and who will best benefit from advances in new diagnostic and treatment methods. We review in this paper the concept of utility and how it can be applied and expanded to provide data to help health professionals make decisions that are preferred by patients and the public at large. Utility is a measure of people's well-being or preferences for outcomes. The measurement of utilities of a new diagnostic technology, for example, can be carried out with the use of simple methods that do not incorporate all of the uncertainties and potential outcomes associated with providing the test, or with more complex methods that can incorporate most uncertainties. This review describes and critiques the different measurement methods of utilities.

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)0,121
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1210,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,867
Tête enseignante GPT0,583
Écart entre enseignants0,283 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations73
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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