How Should Discrete Choice Experiments with Duration Choice Sets Be Presented for the Valuation of Health States?
Notice bibliographique
Résumé
Background. Discrete Choice Experiments including duration (DCE TTO ) can be used to generate utility values for health states from measures such as EQ-5D-5L. However, methodological issues concerning the optimum way to present choice sets remain. The aim of the present study was to test a range of task presentation approaches designed to support the DCE TTO completion process. Methods. Four separate presentation approaches were developed to examine different task features including dimension level highlighting, and health state severity and duration level presentation. Choice sets included 2 EQ-5D-5L states paired with 1 of 4 duration levels, and a third “immediate death” option. The same design, including 120 choice sets (developed using optimal methods), was employed across all approaches. The online survey was administered to a sample of the Australian population who completed 20 choice sets across 2 approaches. Conditional logit regression was used to assess model consistency, and scale parameter testing investigated poolability. Results. Overall 1,565 respondents completed the survey. Three approaches, using different dimension level highlighting techniques, produced mainly monotonic coefficients that resulted in a larger disutility as the severity level increased (excepting usual activities levels 2/3). The fourth approach, using a level indicator to present the severity levels, has slightly more non-monotonicity and produced larger ordered differences for the more severe dimension levels. Scale parameter testing suggested that the data cannot be pooled. Conclusions. The results provide information regarding how to present DCE tasks for health state valuation. The findings improve our understanding of the impact of different presentation approaches on valuation, and how DCE questions could be presented to be amenable to completion. However, it is unclear if the task presentation impacts online respondent engagement.
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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 | 0,020 | 0,037 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».