Patterns, trends and methodological associations in the measurement and valuation of childhood health utilities
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To systematically assess patterns and temporal changes in the measurement and valuation of childhood health utilities and associations between methodological factors. METHODS: Studies reporting childhood health utilities using direct or indirect valuation methods, published by June 2017, were identified through PubMed, Embase, Web of Science, PsycINFO, EconLit, CINAHL, Cochrane Library and PEDE. The following were explored: patterns in tariff application; linear trends in numbers of studies/samples and paediatric cost-utility analyses (CUAs) and associations between them; changes in proportions of studies/samples within characteristic-based categories over pre-specified periods; impact of National Institute for Health and Care Excellence (NICE) guidance on primary UK research and associations between valuation method, age and methodological factors. RESULTS: 335 studies with 3974 samples covering all ICD-10 chapters, 23 valuation methods, 12 respondent types and 42 countries were identified by systematic review. 34.0% of samples using indirect methods compatible with childhood applied childhood-derived tariffs. There was no association between numbers of studies/samples and numbers of CUAs. Compared to 1990-2008, 2009-June 2017 saw a significant fall in the proportion of studies using case series; significant compositional changes across ICD-10 chapters and significantly higher sample proportions using childhood-specific and adult-specific indirect valuation methods, and based on pre-adolescents, self-assessment, self-administration and experienced health states. NICE guidance was weakly effective in promoting reference methods. Associations between valuation method, age and methodological factors were significant. CONCLUSION: 1990-2017 witnessed significant changes in primary research on childhood health utilities. Health technology assessment agencies should note the equivocal effect of methodological guidance on primary research.
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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 | 0,337 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».