SF‐6Dv2 preference value set for health utility in food allergy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The lack of a value set allowing the calculation of QALY is an important limitation when establishing the value of emerging therapies to treat food allergy. The aim of this study was to develop a Short‐Form Six‐Dimension version 2 (SF‐6Dv2) preference value set for the calculation of health utility from the Canadian food‐allergic population. Methods Two hundred ninety‐five parents of patients aged 0‐17 years old and 154 patients aged 12 years old and above with food allergy were recruited in clinic and online. Participants were asked to complete a self‐administered online questionnaire including generic health‐related quality of life questionnaires. Various health states described by the SF‐6Dv2 were valued with time‐trade‐off and discrete choice experiments. Data from elicitation techniques were combined using the hybrid regression model. Results A total of 241 parents and 125 patients performed 3904 time‐trade‐off and 5112 discrete choice experiments. Utility decrements were estimated for each level of each SF‐6Dv2 dimension. Utility values calculated based on the validated preference set were in average 0.15 lower (95%CI: 0.12‐0.18) and were poorly correlated ( R 2 = 0.46) with those derived from the EQ‐5D‐5L generic questionnaire in the same cohort. Conclusion A representative preference value set for patients with food allergy was determined using the SF‐6Dv2 generic questionnaire. This adapted preference set will contribute to improve the validity of future utility estimates in this population for the appraisal of upcoming potentially impactful but sometimes costly therapies.
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 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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».