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Enregistrement W2894273157 · doi:10.2147/mder.s165778

Gains in health utility associated with urinary catheter innovations

2018· article· en· W2894273157 sur OpenAlexaff
Andrei V. Krassioukov, Yasuhiko Igawa, Márcio Augusto Averbeck, H. Madersbacher, Andrew Lloyd, Mette Bøgelund, Nikesh Thiruchelvam

Notice bibliographique

RevueMedical Devices Evidence and Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary Tract Infections Management
Établissements canadiensInternational Collaboration On Repair DiscoveriesGF Strong Rehabilitation CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesColoplast
Mots-clésUrinary catheterMedicineUrinary systemUrologyData scienceComputer scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To estimate gains in health utility for two different catheter features and a support service related to urinary catheters used for intermittent catheterization. PATIENTS AND METHODS: Two internet-based time trade-off (TTO) surveys were undertaken to value vignettes describing two innovative catheter features and a support service. The first TTO survey "Size and Service" included catheters with compact design and the availability of a support service for users; the second TTO survey "Phthalates" included avoidance of potentially harmful phthalates in the material of the catheters. All participants were from the UK; they traded health states against a time horizon that matched their total life expectancy. Sensitivity analyses were done to estimate the impact of extreme values on disutilities. RESULTS: The participants (n=890) estimated the incremental value of 0.031 (95% CI: 0.024-0.039), 0.009 (95% CI: 0.003-0.015), and 0.037 (95% CI: 0.027-0.046), respectively, for catheters with compact design, availability of support service, and catheters not containing phthalates. CONCLUSIONS: Participants valued all three improvements in catheter design. To capture the impact of such design improvements on quality of life and utilities, vignette-based approaches can be a useful supplement to the conventional, generic tools.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,221
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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