Misinterpretation with norm-based scoring of health status in adults with type 1 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Interpretations of profile and preference based measure scores can differ. Profile measures often use a norm-based scoring algorithm where each scale is scored to have a standardized mean and standard deviation, relative to the general population scores/norms (i.e., norm-based). Preference-based index measures generate an overall scores on the conventional scale in which 0.00 is assigned to dead and 1.00 is assigned to perfect health. Our objective was to investigate the interpretation of norm-based scoring of generic health status measures in a population of adults with type 1 diabetes by comparing norm-based health status scores and preference-based health-related quality of life (HRQL) scores. METHODS: Data were collected through self-complete questionnaires sent to patients with type 1 diabetes. The RAND-36 and the Health Utilities Index Mark 3 (HUI3) were included. RESULTS: A total of 216 (61%) questionnaires were returned. The respondent sample was predominantly female (58.8%); had a mean (SD) age of 37.1 (14.3) years and a mean duration of diabetes of 20.9 (12.4) years. Mean (SD) health status scores were: RAND-36 PHC 47.9 (9.4), RAND-36 MHC 47.2 (11.8), and HUI3 0.78 (0.23). Histograms of these scores show substantial left skew. HUI3 scores were similar to those previously reported for diabetes in the general Canadian population. Physical and mental health summary scores of the RAND-36 suggest that this population is as healthy as the general adult population. CONCLUSION: In this sample, a preference-based measure indicated poorer health, consistent with clinical evidence, whereas a norm-based measure indicated health similar to the average for the general population. Norm-based scoring measure may provide misleading interpretations in populations when health status is not normally distributed.
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 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 | 0,101 | 0,307 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».