Head-to-head comparison of health-state values derived by a probabilistic choice model and scores on a visual analogue scale
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health states were quantified based on discrete choice (DC) modeling and visual analogue scale (VAS) values using the five-level version of the EQ-5D (EQ-5D-5L). The aim of this study was to determine the extent of the relationship between DC derived values (indirect method) and VAS values (direct method). METHODS: Data were collected in Canada, the United Kingdom, the Netherlands, and the United States. Respondents were asked to perform paired comparisons between two EQ-5D-5L health states for DC. In total, 400 different EQ-5D-5L states were included. After each DC task, respondents were prompted to score the two states one after another on a VAS. Intraclass correlation coefficients were calculated between DC and VAS values and illuminating graphs were designed. RESULTS: Approximately 400 respondents participated from each country. High similarity [individual intraclass correlation coefficients (ICC) >0.85] of DC and moderate correspondence of VAS values were observed for the four countries. Cross-country comparison of DC values shows a nonlinear relationship to the VAS values. CONCLUSION: EQ-5D-5L derived DC and VAS values show a close but nonlinear relationship. Given the obvious biases associated with the VAS, DC methods based on ordinal responses may be a better alternative.
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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 | 0,021 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».