Use of forecasted assessment of quality of life to validate time‐trade‐off utilities and a prostate cancer screening decision‐analytic model
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine whether the forecasted assessment of how someone would feel in a future health state can be predictive of utilities (e.g. as elicited by the time-trade-off method) and also predictive of optimal decisions as determined by a decision-analytic model. METHODS: We elicited time-trade-off utilities for prostate cancer treatment outcomes from 168 men. We also elicited forecasted assessments, that is, an informal, non-quantitative, descriptive evaluation, of impotence and incontinence from these men. We used multivariate regression analysis to explore the relationship between forecasted assessment and reluctance to trade length for improved quality of life, that is, the unwillingness to trade length of life for improved quality of life in the time-trade-off utility assessment and the relationship between the forecasted assessments and the optimal decision of whether to undergo screening for prostate cancer as determined from a previously published decision-analytic model. RESULTS: Importance of sexual function was strongly related to impotence utilities (P < 0.05). Based on the multivariate analysis, significant predictors for the utility of severe incontinence were family income, family history of prostate cancer, work status and attitude towards needing to wear an incontinence pad. However, no variables were statistically significant predictors for the utility of complete impotence. The importance of sexual functioning was a significant predictor of the optimal decision. CONCLUSION: Anticipated difficulty adjusting to adverse health effects were highly related to preferences and could be used as a proxy measure of utility. Similarly, the importance of sexual functioning, a future preference, was highly related to the optimal decision, which validates our previously published decision-analytic model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».