Test–retest reliability of health utilities index scores: Evidence from hip fracture
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: There is relatively little evidence on the test-retest reliability of utility scores derived from multiattribute measures. The objective was to estimate test-retest reliability for Health Utilities Index Mark 2 (HUI2) and Mark 3 (HUI3) utility scores in patients recovering from hip fracture. METHODS: We enrolled an inception cohort of hip fracture patients within 3 to 5 days of surgery. Baseline assessments included the Functional Independence Measure (FIM), Folstein Mini-Mental State Examinations, and the HUI2 and HUI3 questionnaire. Follow-up assessments at 1, 3, and 6 months also included a global change question. Test-retest reliability was assessed as agreement between 3- and 6-month scores using the intraclass correlation coefficient (ICC). Two approaches were used to classify patients as stable; a third approach based on the generalizability theory was also used. Patients were classified as stable if their FIM overall scores changed by 10 points or fewer and if they classified themselves as having experienced no or only a little change according to their global change question. RESULTS: Complete data at both the 3- and 6-month assessments based on self-report were available for 196 patients; 141 patients with complete data were classified as stable. The ICCs for HUI2 and HUI3 for stable patients were 0.71 and 0.72; the ICCs derived from the generalizability theory were 0.76 and 0.77. CONCLUSIONS: Test-retest reliability for HUI in this cohort was similar to reliability estimates for other preference-based multiattribute and generic health-profile measures--in the acceptable range for making valid group-level comparisons.
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 | 0,056 | 0,200 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».