Small differences in EQ-5D-5L health utility scores were interpreted differently between and within respondents
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aims to determine how population-based health-utility score (HUS) differences reflect individuals' health preferences using responses from the Canadian EQ-5D-5L Valuation Study, including time trade-off (TTO) and discrete-choice experiment (DCE) tasks (n = 1073). STUDY DESIGN AND SETTING: Cardinal TTO responses were transformed into pairwise comparisons to yield ordinal TTO responses. We investigated how EQ-5D-5L HUS differences differ from participants' stated cardinal preferences, and determined the smallest HUS difference that may be expected to represent participants' ordinal preferences. RESULTS: HUS differences near zero have 30.6% (95% confidence interval: 29.1-31.9%) probability of representing a tie in individuals' TTO values. Differences in EQ-5D-5L HUS of -0.054 (-0.071 to -0.029) and 0.047 (0.026-0.076) maximized the sensitivity and specificity of discriminating transitions to worse/better health states. For small HUS differences of ±0.03 to ±0.07, the magnitude of respondents' average TTO difference on the cardinal scale was 0.17 and 0.35 whether ties were included or excluded, respectively. Absolute HUS differences between 0.042 and 0.062 had a 50% probability of representing respondents' ordinal preferences. CONCLUSION: A HUS needs to be large enough to reflect individuals' stated health preferences, which may lend support to the application of a minimally important difference for decision-making.
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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 | 0,024 | 0,057 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».