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Enregistrement W3011871823 · doi:10.1186/s41687-020-0175-5

Japanese health utilities index mark 3 (HUI3): measurement properties in a community sample

2020· article· en· W3011871823 sur OpenAlexaboutno aff
Shinichi Noto, Takamoto Uemura

Notice bibliographique

RevueJournal of Patient-Reported Outcomes · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésInterpretabilityPsychologySample (material)StatisticsQuality of life (healthcare)Index (typography)GerontologyClinical psychologyEconometricsMedicineMathematicsArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The McMaster Health Utilities Index Mark 3 (HUI3) is a generic multi-attribute, preference-based system for assessing health-related quality of life (HRQOL). This study describes the translation procedures and cultural adaptation of the Japanese HUI3 and its measurement properties in a community sample. METHODS: The Japanese HUI3 was developed through forward and back translations in cooperation with the developers of the HUI. Acceptability, comprehensibility of questionnaires, and test-retest reliability were assessed. In a community survey of a total of 3860 people (age: 41 ± 14.3, male/female: 2651/1209), the Canadian scoring function was used to calculate utility scores. Construct validity was assessed by examining the relationship between 20 personal characteristics and utility scores. RESULTS: Linear regression estimates demonstrated a significant negative relation between HUI3 utility score and low education, male gender, poor interpersonal relationships, older age, and a higher number of chronic diseases. Single-attribute utility scores were associated with chronic conditions in the manner expected. The community samples were relatively healthy. More than 90% of the respondents were distributed in levels 1 and 2 in all attributes except cognition. Interpretability of utility score was assessed by estimation of the relationship between visual analogue scale (VAS) and the self-rated health and utility score. Independence of attributes was assessed. For only 3 of the 28 possible cross-comparisons among the 8 attributes were correlations coefficients greater than 0.25. CONCLUSION: Translation and adaptation of the HUI3 questionnaire into Japanese was successful, but the sample size and selection bias limit the interpretation of our study conclusions.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,563
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,159 · 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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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