Does the EQ-5D usual activities dimension measure what it intends to measure? The relative importance of work, study, housework, family or leisure activities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The EQ-5D is the most widely used generic preference-based health-related quality of life measure. It comprises five dimensions: mobility, self-care, usual activities, pain/discomfort and anxiety/depression. The usual activities dimension asks respondents to evaluate the severity of problems in their usual activities, such as work, study, housework, family or leisure activities. The primary aim of this study is to investigate whether the EQ-5D (five-level) usual activities dimension captures those activities that it intends to capture. We further assess the relative importance of each of these activities for the usual activities dimension. METHODS: Data include 7933 respondents from six countries: Australia, Canada, Germany, Norway, the UK, and the US. Logistic regression and ordinary least square regression models investigate the relationship between the usual activities dimension and its main predictors (work/study, housework, family, and leisure activities). A Shapley value decomposition method was applied to measure the relative importance of each predictor. RESULTS: Work/study, housework, family, and leisure activities were all significant (p < 0.001) determinants of usual activities dimension. The respective marginal contribution (in %) of housework, leisure, work/study and family to UA dimension (as a share of goodness-of-fit) is 28.0, 26.2, 20.8 and 14.7 in the logistic regression model. This finding is consistent when linear regression is used as an alternative model. CONCLUSIONS: The usual activities dimension in EQ-5D reflects the specific activities described to respondents. Therefore, the usual activities dimension measures what it really intends to measure.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».