In search of a common currency: A comparison of seven EQ-5D-5L value sets
Notice bibliographique
Résumé
The recently published EQ-5D-5L value sets from Canada, England, Japan, Korea, the Netherlands, Spain, and Uruguay are compared with an aim to identify any similarities in preference pattern. We identify some striking similarities for Canada, England, the Netherlands, and Spain in terms of (a) the relative importance of the 5 dimensions; (b) the relative utility decrements across the 5 levels; and (c) the scale length. On the basis of the observed similarities across these 4 Western countries, we develop an amalgam model, WePP (western preference pattern), and compare it with these 4 value sets. The values generated by this model show a high degree of concordance with those of England, Canada, and Spain. Patient level data were obtained from the Multi-Instrument Comparison project, which includes participants from 6 countries in 7 disease groups (N = 7,933): The WePP values lie within the confidence intervals for the value sets in Canada, England, and Spain across the whole severity distribution. We suggest that the WePP model represents a useful "common currency" for (Western) countries that have not yet developed their own value sets. Further research is needed to disentangle the differences between value sets due to preference heterogeneity from those stemming from methodological differences.
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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 | 0,017 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».