Multiattribute and Single-Attribute Utility Functions for the Health Utilities Index Mark 3 System
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Health Utilities Index Mark 3 (HUI3) is a generic multiattribute preference-based measure of health status and health-related quality of life that is widely used as an outcome measure in clinical studies, in population health surveys, in the estimation of quality-adjusted life years, and in economic evaluations. HUI3 consists of eight attributes (or dimensions) of health status: vision, hearing, speech, ambulation, dexterity, emotion, cognition, and pain with 5 or 6 levels per attribute, varying from highly impaired to normal. OBJECTIVES: The objectives are to present a multiattribute utility function and eight single-attribute utility functions for the HUI3 system based on community preferences. STUDY DESIGN: Two preference surveys were conducted. One, the modeling survey, collected preference scores for the estimation of the utility functions. The other, the direct survey, provided independent scores to assess the predictive validity of the utility functions. MEASURES: Preference measures included value scores obtained on the Feeling Thermometer and standard gamble utility scores obtained using the Chance Board. RESPONDENTS: A random sample of the general population (> or =16 years of age) in Hamilton, Ontario, Canada. RESULTS: Estimates were obtained for eight single-attribute utility functions and an overall multiattribute utility function. The intraclass correlation coefficient between directly measured utility scores and scores generated by the multiattribute function for 73 health states was 0.88. CONCLUSIONS: The HUI3 scoring function has strong theoretical and empirical foundations. It performs well in predicting directly measured scores. The HUI3 system provides a practical way to obtain utility scores based on community preferences.
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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 | 0,032 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».