Vision and Quality of Life: Development of Methods for the VisQoL Vision-Related Utility Instrument
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To describe the methods and innovations used in constructing the VisQoL, a vision-related utility instrument for the health economic evaluation of eye care and rehabilitation programs. METHODS: The VisQoL disaggregates vision into six items. Utilities were estimated for item worst responses (the worst level for each item, with all other items at their best level) and VisQoL all-worst responses (all items at their worst level) using the time trade-off procedure. Time trade-off questions require people to imagine living a fixed number of years with a particular health condition and then indicate how many of those years of life they would be willing to trade to have perfect health. Where respondents indicated a health state was "worse than death" negative utilities were estimated. Time trade-off questions minimized the "focusing effect," which occurs if respondents discount the fact that all other aspects of health are at their best when answering questions, by using pictorial and verbal aids. RESULTS: Item utilities were combined using a multiplicative model, and VisQoL model utilities placed on a scale where 0.00 and 1.00 represent full health and death, respectively. The VisQoL allows utilities to be calculated for a wide range of vision-related conditions. CONCLUSION: The 6-item VisQoL has excellent psychometric properties and is specifically designed to be sensitive to vision-related quality of life. It is the first instrument to permit the rapid estimation of utility values for use in economic evaluations of vision-related programs.
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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 | 0,048 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».