An Off-the-Shelf Help List
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The Panel on Cost-Effectiveness in Health and Medicine recommends an organized collection of preference measure values for health states that can be used in costutility analyses (CUAs). The authors sought to construct a catalog of preference scores from published CUAs, organize the catalog by clinical categories, and identify methods of preference score assessment. METHOD: The authors systematically searched Medline and other databases to identify original CUAs published through 1997. Information was abstracted on the health state descriptions, corresponding preference scores, method of preference score elicitation, and the source of the estimate. RESULTS: Two hundred twenty-eight CUAs were appraised. The authors found 949 health states and corresponding preference scores. Most frequently, health states pertained to the circulatory system (21.7%), health states were valued by experts (35.8%), and values were derived through community-based preference scores (23.5%). CONCLUSION: A catalog of preference scores for health states can be constructed. The catalog (http://www.hsph.harvard.edu/organizations/hcra/cuadatabase/ intro.html) may provide a useful reference tool for producers and consumers of CUAs but also underscores the methodologic variation and inconsistencies present in the field.
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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 | 0,002 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,622 | 0,491 |
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 ».