Health utilities in cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cost-utility analysis (CUA) is becoming more commonly used in healthcare decision-making. CUA uses the quality-adjusted life-years (QALY) metric, which combines the length of life with the health-related quality of life (HRQoL). Most QALY-measuring instruments were validated for general populations. For patients with cancer, the perception of their health state is different and may vary by the type of cancer considered. In Quebec, no preference weights for QALY have been developed, neither for the general population nor particular subpopulations. METHODS/DESIGN: This survey is a prospective, longitudinal cohort study. The study objectives are: to assess the extent of difference in health utilities between the general population and patients with breast or colorectal cancer; to develop a QALY preference weights dataset for patients with cancer; and to perform "mapping" with different HRQoL questionnaires by correlating the SF-6Dv2 with the EQ-5D-5L, European Organization for Research and Treatment of Cancer Quality of Life Questionnaire C30, and functional assessment of cancer therapy - general questionnaires. Data will be collected via a self-administered online survey. Patients' health utilities will be measured within 2 days before the beginning of a chemotherapy treatment cycle and about 8 days after the start of the chemotherapy. Health utilities will be measured by a hybrid method using the time-trade-off and discrete choice experiment methods. ETHICS AND DISSEMINATION: The proposed research was reviewed and approved by the Institutional Research Ethics Review Boards of the CHUS. We will disseminate our study findings through peer-reviewed publications and conference presentations.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».