Measuring the health burden of chronic disease and injury using health adjusted life expectancy and the Health Utilities Index
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To estimate the burden of illness from chronic disease and injury using a population based health survey, which contains both measures of chronic disease and a utility based health related quality of life (HRQOL) measure. DESIGN: An adapted Sullivan method was used to calculate cause deleted health adjusted life expectancies for chronic conditions. SETTING: Ontario, Canada, 1996/97. SUBJECTS: The 1996/97 Ontario Health Survey (n=35 527) was used to estimate the prevalence of chronic conditions. A cause deleted approach was used to estimate the impact of these conditions on the Health Utilities Index (HUI). Cause deleted probabilities of dying were derived with the cause eliminated life table technique and death data from vital statistics for Ontario 1996/97 (n=156 610). RESULTS: Eliminating cardiovascular disease and cancer will cause an "expansion of morbidity", while eliminating mental conditions and musculosketal disorders will result in a "contraction of morbidity". The HUI score varies depending on chronic condition, age, and sex-most of which were assumed not to vary in previous summary measures of population health. CONCLUSIONS: Health adjusted life expectancy estimated for chronic conditions using a utility based measure of health related quality of life from population health surveys addresses several limitations of previous studies that estimate the burden of disease using either a categorical measure of disability or expert opinion and related epidemiological evidence.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».