Quality of life and health-related utility after head&neck cancer surgery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose This work describes the methodology adopted and the results obtained in a utility elicitation task. The purpose was to elicit utility coefficients (UCs) needed to calculate quality-adjusted life years for a cost/utility analysis of TORS (Trans-Oral robotic Surgery) versus TLM (Trans-oral Laser Microsurgery), which are two minimally-invasive trans-oral surgery techniques for head & neck cancers. Methods Since the economic evaluation would be conducted from the point of view of the Swiss healthcare system, Swiss people (healthy volunteers) have been interviewed in order to tailor the model to that specific country. The utility elicitation was performed using a computerized tool (UceWeb). Standard gamble and rating scale methods were used. Results UCs have been elicited from 47 individuals, each one providing values for 18 health states, for a total of 1692 expected values. Health states, described using graphical factsheets, ranged from remission to palliative care. Elicited UCs were different among states, ranging from 0.980 to 0.213. Those values were comparable to previously published results from a Canadian population, except for states related to recurrent disease (local, regional, and distant), and palliation, where the Swiss population showed lower utility values. Conclusion From a methodological point of view, our study shows that the UceWeb tool can be profitably used for utility elicitation from healthy volunteers. From an application point of view, the study provides utility values that can be used not only for a specific cost-utility analysis, but for future studies involving health states following trans-oral head & neck surgery. Moreover, the study confirms that some UCs vary among countries, demanding for tailored elicitation tasks.
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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 | 0,008 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».