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Enregistrement W2098391174 · doi:10.1586/erp.10.24

QALY weights for neurosensory impairments in pediatric economic evaluations: case studies and a critique

2010· review· en· W2098391174 sur OpenAlexaff
Scott D. Grosse, Lisa A. Prosser, Keiko Asakawa, David Feeny

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Pharmacoeconomics & Outcomes Research · 2010
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensCanadian Agency for Drugs and Technologies in Health
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and PreventionKaiser Permanente
Mots-clésPsychological interventionQuality-adjusted life yearMedicineRobustness (evolution)Health economicsQuality of life (healthcare)Intellectual disabilityCost effectivenessPediatricsPublic healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of utility weights for the calculation of quality-adjusted life years is particularly problematic for pediatric health states. This article reviews variability in utility weights for intellectual disability and permanent hearing loss in economic evaluations of newborn screening and childhood immunizations. Utility weights for severe intellectual disability ranged from 0.06 to 0.74. Most studies either did not vary these utility weights in sensitivity analyses or assumed low variability; consequently, the robustness of cost-effectiveness estimates was not fully assessed. Two recently published catalogs of utility weights for pediatric health states also show wide divergences in estimates. More work is needed to establish measures of health utilities for childhood health states in order to allow for comparable assessments of pediatric interventions.

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)0,052
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,894
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0520,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,001
Bibliométrie0,0030,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,457
Tête enseignante GPT0,691
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeSans objet
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

Citations41
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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