Determining utility values related to malaria and malaria chemoprophylaxis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chemoprophylaxis for travellers' malaria is problematic. Decision modeling may help determine optimal prevention strategies for travellers' malaria. Such models can fully assess effect of drug use and disease on quality of life, and help travellers make informed values based decisions. Such models require utility values reflecting societal preferences over different health states of relevance. To date, there are no published utility values relating to clinical malaria or chemoprophylaxis adverse events. METHODS: Utility estimates for health states related to falciparum malaria, sequelae and drug-related adverse events were obtained using a self-administered visual analogue scale in 20 individuals. Utility values for health states related to clinical malaria were obtained from a survey of 11 malaria experts questioned about length of hospital stay or equivalent disability with simple and severe travellers' malaria. RESULTS: The general public (potential travellers), were more tolerant of taking prophylaxis if associated with no or mild AEs and least tolerant of mild sequelae from malaria and severe drug related events. The rating value reported for taking no prophylaxis was quite variable. Tropical medicine specialists estimated a mean hospital stay 3.23 days (range 0.5-4.5 days) for simple and 6.36 days (range 4.5-7 days) for severe malaria. CONCLUSIONS: This study provides a benchmark for important utility value estimates for modeling malaria and drug-related outcomes in non-immune travellers.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».