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Enregistrement W2123328807 · doi:10.1002/hec.718

Double discounting of QALYs

2002· article· en· W2123328807 sur OpenAlexaff
Linda MacKeigan, Amiram Gafni, Bernie J. OʼBrien

Notice bibliographique

RevueHealth Economics · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensSt. Joseph's HospitalMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiscountingPreferenceContext (archaeology)Time preferenceEconometricsQuality-adjusted life yearEconomicsMathematicsStatisticsMicroeconomicsCost effectiveness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quality-adjusted life-years (QALYs) calculated from time tradeoff (TTO) based preferences have a time preference component. To impose a conventional discount rate on these implicitly discounted QALYs introduces some degree of double discounting. The purpose of this study was to determine the magnitude of the double discounting effect and the effectiveness of a suggested method for avoiding double discounting in a TTO-based QALY model. Our analysis used holistic and composite preference scores obtained with the TTO technique in a prior study of four hypothetical treatment paths in type 2 diabetes. Discounted composite preference scores were significantly discrepant from holistic preference scores. Adjusting TTO-based quality weights prior to external discounting reduced the discrepancy only slightly. Since time preference effects may vary with health state context, the double discounting effect needs further investigation.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,801
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 Opus0,584
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,129 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations31
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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