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Enregistrement W2092725101 · doi:10.1177/0272989x03258421

Validity of Standard Gamble Utilities as Measured by Transplant Readiness in Lung Transplant Candidates

2003· article· en· W2092725101 sur OpenAlexaff
L.G. Singer, James Theodore, Michael K. Gould

Notice bibliographique

RevueMedical Decision Making · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcordanceMedicineQuality of life (healthcare)PopulationTransplantationListing (finance)Lung transplantationActuarial scienceIntensive care medicineSurgeryInternal medicineEnvironmental healthFinanceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To evaluate the validity of standard gamble (SG) utilities, by comparing utilities with decision-making behavior in a group of lung transplant candidates facing a risky health decision. METHODS: The authors elicited SG utilities for current health from 57 transplant candidates. They assessed the concordance between utility scores and patients' self-reported readiness to be placed on the transplant waiting list ("listed"). Because transplantation represents a real-life gamble with a short-term survival probability of 85%, the authors defined their minimum validity criterion as utility for current health < or = 0.85 in transplant-ready patients. RESULTS: Utilities were significantly higher in patients who were not ready for listing (n = 22, median utility = 0.79, range 0.06-1) than in those who were ready or listed (n = 35, median utility = 0.50, range 0-0.85, P < 0.00005). All transplant-ready patients had utilities < or = 0.85 for current health. CONCLUSIONS: Low SG utilities were associated with transplant readiness in this population of lung transplant candidates. These results provide one line of evidence supporting the validity of SG utilities as a measure of health-related quality of life, using the criterion of decision-making behavior.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,178
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,178
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,211
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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