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Enregistrement W2409272540

Health-adjusted potential years of life lost due to treatable causes of death and illness.

2014· article· en· W2409272540 sur OpenAlexaffabout
Sara Allin, Erin Graves, Michel Grignon, Diana Ridgeway, Li Wang

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensMcMaster UniversityCanadian Institute for Health Information
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife expectancyMedicineYears of potential life lostDemographyGerontologyPopulationQuality of life (healthcare)Health careMortality rateEnvironmental healthSurgery
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Summary measures based on potential years of life lost (PYLL) to death and to illness would complement population health measures such as health-adjusted life expectancy. These measures can be applied to deaths and to conditions that are considered amenable to treatment by the health care system. DATA AND METHODS: Life tables for 2007 to 2009 were used to calculate health-adjusted potential years of life lost (HAPYLL) for males and females from birth to age 75 for Canada and the provinces. Mortality rates for all causes were adjusted using the Health Utility Index 3 (HUI3) as a measure of the average value of a year in ill health. Average HUI3 was calculated for each age group for selected health conditions self-reported in the 2009/2010 Canadian Community Health Survey. HAPYLL was estimated by adding the average number of years lost due to treatable causes of death (treatable PYLL) to the average number of years lost because of ill health (HUI3 gap). RESULTS: More years of life are lost because of ill health than are lost because of premature death. During the 2007-to-2009 period, age-/sex-standardized PYLL due to treatable causes of death was 1,257 years per 100,000 person-years, while the age-/sex-standardized HUI3 gap was 6,477 years. Provincial rankings change when information on deaths is combined with information on ill health. INTERPRETATION: The impact of treatable conditions is greater in terms of quality of life lost than in life-years lost.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,244
Score d'incertitude au seuil0,485

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,205
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,135 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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