Handling Regional Variation in Health State Preferences within a Country
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health state preferences vary among countries, and country-specific value sets are important in health care reimbursement decisions. When decisions are made at the regional level, regional variation in health state preferences may be important. We propose that shrinkage analysis and Bland-Altman plots can be a helpful way to investigate regional variation. METHODS: The presence of regional variation can be investigated by introducing interactions between regions and the regression coefficients in the scoring algorithm. When variation is present, regional scoring algorithms can be derived through shrinkage analysis. The impact of using regional algorithms in place of the national algorithm can be investigated using simulation and illustrated using Bland-Altman plots. We applied this methodological approach to the Canadian EQ-5D-5L valuation study, which used time-tradeoff (TTO) tasks to elicit health state preferences from 1073 participants from 4 regions (Alberta, British Columbia, Ontario, and Quebec). RESULTS: There were statistically significant interactions between the fixed effects of the scoring algorithm and region. On computing regional scoring algorithms and applying them to the EQ-5D-5L health states reported by our population, the mean utility using the Canada-wide scoring algorithm was 0.87 (standard error, 0.0013), compared to 0.85 (0.0013) on using the algorithm for Alberta, 0.80 (0.0013) on using the algorithm for British Columbia, 0.91 (0.0013) for Ontario, and 0.89 (0.0014) for Quebec. CONCLUSIONS: When health care falls under regional jurisdiction, shrinkage estimators can be used to generate regional scoring algorithms for the EQ-5D-5L and Bland-Altman plots used to assess the importance of regional variation in health state preferences. Our results suggest that mean health state preferences vary among Canada's regions and make a sizable impact on estimates of population mean utility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,032 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».