Establishing disability weights for congenital pediatric surgical conditions: a multi-modal approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Burden of disease (BoD) as measured by Disability-Adjusted Life Years (DALYs) is one of the criteria for priority-setting in health care resource allocation. DALYs incorporate disability weights (DWs), which are currently expert-derived estimates or non-existent for most pediatric surgical conditions. The objective of this study is to establish DWs for a subset of key pediatric congenital anomalies using a range of health valuation metrics with caregivers in both high- and low-resource settings. METHOD: We described 15 health states to health professionals (physicians, nurses, social workers, and therapists) and community caregivers in Kenya and Canada. The health states summaries were expert- and community-derived, consisting of a narrated description of the disease and a functional profile described in EQ-5D-5 L style. DWs for each health state were elicited using four health valuation exercises (preference ranking, visual analogue scale (VAS), paired comparison (PC), and time trade-off (TTO)). The PC data were anchored internally to the TTO and externally to existing data to yield DWs for each health state on a scale from 0 (health) to 1 (dead). Any differences in DWs between the two countries were analyzed. RESULTS: In total, 154 participants, matched by profession, were recruited from Kijabe, Kenya (n = 78) and Hamilton, Canada (n = 76). Overall calculated DWs for 15 health states ranged from 0.13 to 0.77, with little difference between countries (intra-class coefficient 0.97). However, DWs generated in Kenya for severe hypospadias and undescended testes were higher than Canadian-derived DWs (p = 0.04 and p < 0.003, respectively). CONCLUSIONS: We have derived country-specific DWs for pediatric congenital anomalies using several low-cost methods and inter-professional and community caregivers. The TTO-anchored PC method appears best suited for future use. The majority of DWs do not appear to differ significantly between the two cultural contexts and could be used to inform further work of estimating the burden of global pediatric surgical disease. Care should be taken in comparing the DWs obtained in the current study to the existent list of DWs because methodological differences may impact on their compatibility.
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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 | 0,008 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».