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Enregistrement W2116638944 · doi:10.1186/1477-7525-1-54

The Health Utilities Index (HUI): concepts, measurement properties and applications.

2003· article· en· W2116638944 sur OpenAlexaff
John Horsman, William Furlong, David Feeny, George W. Torrance

Notice bibliographique

RevueHealth and Quality of Life Outcomes · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensInstitute of Health EconomicsUniversity of AlbertaMcMaster UniversityUtilities Kingston (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth Utilities IndexQuality of life (healthcare)EQ-5DMedicineHealth related quality of lifeQuality-adjusted life yearPopulationGerontologyCost effectivenessDiseaseEnvironmental healthRisk analysis (engineering)Pathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is a review of the Health Utilities Index (HUI) multi-attribute health-status classification systems, and single- and multi-attribute utility scoring systems. HUI refers to both HUI Mark 2 (HUI2) and HUI Mark 3 (HUI3) instruments. The classification systems provide compact but comprehensive frameworks within which to describe health status. The multi-attribute utility functions provide all the information required to calculate single-summary scores of health-related quality of life (HRQL) for each health state defined by the classification systems. The use of HUI in clinical studies for a wide variety of conditions in a large number of countries is illustrated. HUI provides comprehensive, reliable, responsive and valid measures of health status and HRQL for subjects in clinical studies. Utility scores of overall HRQL for patients are also used in cost-utility and cost-effectiveness analyses. Population norm data are available from numerous large general population surveys. The widespread use of HUI facilitates the interpretation of results and permits comparisons of disease and treatment outcomes, and comparisons of long-term sequelae at the local, national and international levels.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,009
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,663
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,202 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1 330
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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