EQ-5D-5L Health-State Values for the Mexican Population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To generate a value set for the Mexican adult general population to support and facilitate the inclusion of quality-adjusted life years (QALYs) into the health technology assessment process of the Mexican healthcare authorities. METHODS: A representative sample of the Mexican adult population stratified by age, sex and socio-economic status was used. Following version 2.0 of the EuroQol EQ-5D-5L valuation protocol, trained interviewers guided participants in completing composite time trade-off (cTTO) and discrete-choice experiment (DCE) tasks included in the EQ-VT software. Generalized least squares, Tobit and Bayesian models were used for cTTO data. The choice of value set model was based on criteria that included: theoretical considerations, parsimony, logical ordering of coefficients, and statistical significance. RESULTS: Based on quality control criteria and interviewer judgment, 1000 out of 1032 participants provided useable responses. Participants' demographic characteristics were similar to the 2010 Mexican Population Census and followed the socioeconomic structure defined by the Mexican Association of Marketing Research and Public Opinion Agencies (AMAI). The predicted index values in the final cTTO model (a heteroscedastic censored model with Bayesian estimation) ranged from - 0.5960 to 1, with 19.7% of all predicted health state scores less than 0 (i.e., worse than dead). CONCLUSION: This study has generated the first value set representing the stated preferences of the Mexican adult population for use in estimating QALYs. The resulting EQ-5D-5L value set is technically robust and will facilitate health economic analyses as well as quality-of-life studies.
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 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 | 0,013 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».