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Enregistrement W2791985409 · doi:10.1007/s11136-018-1800-0

Measuring health related quality of life (HRQoL) in community and facility-based care settings with the interRAI assessment instruments: development of a crosswalk to HUI3

2018· article· en· W2791985409 sur OpenAlexafffundabout
John P. Hirdes, Julie Bernier, Rochelle Garner, Philippe Finès, Micaela Jantzi

Notice bibliographique

RevueQuality of Life Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensStatistics CanadaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésHealth Utilities IndexLife expectancyGerontologyQuality of life (healthcare)MedicineHealth carePublic healthPopulationNursingEnvironmental healthHealth related quality of life

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health-related quality of life (HRQoL) measures are of interest because they can be used to describe health of populations and represent a broader health outcome for population health analyses than mortality rates or life expectancy. The most widely used measure of HRQoL for deriving estimates of health-adjusted life expectancy is the Health Utilities Index Mark 3 (HUI3). The HUI3 is available in most national surveys administered by Statistics Canada, and has been used as part of a microsimulation model to examine the impact of neurological conditions over the life course. Persons receiving home care and nursing home services are often not well-represented in these surveys; however, interRAI assessment instruments are now used as part of normal clinical practice in these settings for nine Canadian provinces/territories. Building on previous research that developed a HUI2 crosswalk for the interRAI assessments, the present study examined a new interRAI HRQoL index crosswalked to the HUI3. METHODS: interRAI and survey data were used to examine the distributional properties of global and domain-specific interRAI HRQoL and HUI3 index scores, respectively. Three populations were considered: well-elderly persons not receiving home care, home care clients and nursing home residents. RESULTS: The mean HUI3 and interRAI HRQoL index global scores declined from independent healthy older persons to home care clients, followed by nursing home residents. For the home care and nursing home populations, the interRAI HRQoL global estimates tended to be lower than HUI3 global scores obtained from survey respondents. While there were some statistically significant age, sex and diagnostic group differences in global scores and within attributes, the most notable differences were between populations from different care settings. DISCUSSION: The present study provides strong evidence for the validity of the interRAI HRQoL based on comparisons of distributional properties with those obtained with survey data based on the HUI3. The results demonstrate the importance of admission criteria for home care and nursing home settings, where function plays a more important role than demographic or diagnostic criteria. The interRAI HRQoL has a distinct advantage because it is gathered as part of normal clinical practice in care settings where interRAI instruments are mandatory and are used to assess all eligible persons in those sectors. In particular, those with severe cognitive and functional impairments (who tend to be under-represented in survey data) will be evaluated using the interRAI tools. Future research should build on this work by providing direct, person-level comparisons of interRAI HRQoL index and HUI3 scores, as well as longitudinal analyses to examine responsiveness to change.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,434
Tête enseignante GPT0,552
Écart entre enseignants0,118 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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