What Should Be Reported in a Methods Section on Utility Assessment?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The measurement of utilities, or preferences, for health states may be affected by the technique used. Unfortunately, in papers reporting utilities, it is often difficult to infer how the utility measurement was carried out. PURPOSE: To present a list of components that, when described, provide sufficient detail of the utility assessment. METHODS: An initial list was prepared by one of the authors. A panel of 8 experts was formed to add additional components. The components were drawn from 6 clusters that focus on the design of the study, the administration procedure, the health state descriptions, the description of the utility assessment method, the description of the indifference procedure, and the use of visual aids or software programs. The list was updated and redistributed among a total of 14 experts, and the components were judged for their importance of being mentioned in a Methods section. RESULTS: More than 40 components were generated. Ten components were identified as necessary to include even in an article not focusing on utility measurement: how utility questions were administered, how health states were described, which utility assessment method(s) was used, the response and completion rates, specification of the duration of the health states, which software program (if any) was used, the description of the worst health state (lower anchor of the scale), whether a matching or choice indifference search procedure was used, when the assessment was conducted relative to treatment, and which (if any) visual aids were used. The interjudge reliability was satisfactory (Cronbach's alpha = 0.85). DISCUSSION: The list of components important for utility papers may be used in various ways, for instance, as a checklist while writing, reviewing, or reading a Methods section or while designing experiments. Guidelines are provided for a few components.
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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 | 0,206 | 0,540 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,067 | 0,027 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».