Does technique matter; a pilot study exploring weighting techniques for a multi-criteria decision support framework
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is an increased interest in the use of multi-criteria decision analysis (MCDA) to support regulatory and reimbursement decision making. The EVIDEM framework was developed to provide pragmatic multi-criteria decision support in health care, to estimate the value of healthcare interventions, and to aid in priority-setting. The objectives of this study were to test 1) the influence of different weighting techniques on the overall outcome of an MCDA exercise, 2) the discriminative power in weighting different criteria of such techniques, and 3) whether different techniques result in similar weights in weighting the criteria set proposed by the EVIDEM framework. METHODS: A sample of 60 Dutch and Canadian students participated in the study. Each student used an online survey to provide weights for 14 criteria with two different techniques: a five-point rating scale and one of the following techniques selected randomly: ranking, point allocation, pairwise comparison and best worst scaling. RESULTS: The results of this study indicate that there is no effect of differences in weights on value estimates at the group level. On an individual level, considerable differences in criteria weights and rank order occur as a result of the weight elicitation method used, and the ability of different techniques to discriminate in criteria importance. Of the five techniques tested, the pair-wise comparison of criteria has the highest ability to discriminate in weights when fourteen criteria are compared. CONCLUSIONS: When weights are intended to support group decisions, the choice of elicitation technique has negligible impact on criteria weights and the overall value of an innovation. However, when weights are used to support individual decisions, the choice of elicitation technique influences outcome and studies that use dissimilar techniques cannot be easily compared. Weight elicitation through pairwise comparison of criteria is preferred when taking into account its superior ability to discriminate between criteria and respondents' preferences.
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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 | 0,014 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle