Commentary. In Praise of Studies That Use More Than One Generic Preference-Based Measure
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES AND BACKGROUND: Generic preference-based (GPB) measures of health-related quality of life (HRQL) are widely used as outcome measures in cost-effectiveness and cost-utility analyses (CEA, CUA). Health technology assessment agencies favor GPB measures because they facilitate comparisons among conditions and because the scoring functions for these measures are based on community preferences. However, there is no gold standard HRQL measure, scores generated by GPB measures may differ importantly, and changes in scores may fail to detect important changes in HRQL. Therefore, to enhance the accumulation of empirical evidence on how well GPB measures perform, we advocate that investigators routinely use two (or more) GPB measures in each study. METHODS: We discuss key measurement properties and present examples to illustrate differences in responsiveness for several major GPB measures across a wide variety of health contexts. We highlight the contributions of longitudinal head-to-head studies. RESULTS: There is substantial evidence that the performance of GPB measures varies importantly among diseases and health conditions. Scores are often not interchangeable. There are numerous examples of studies in which one GPB measure was responsive while another was not. CONCLUSIONS: Investigators should use two (or more) GPB measures. Study protocols should designate one measure as the primary outcome measure; the other measure(s) would be used in secondary analyses. As evidence accumulates it will better inform the relative strengths and weaknesses of alternative GPB measures in various clinical conditions. This will facilitate the selection and interpretation of GPB measures in future studies.
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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 | 0,039 | 0,258 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,013 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,017 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,104 | 0,090 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,026 |
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 ».