Determinants of Health Preferences Using Data from the Egyptian EQ-5D-5L Valuation Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to explore the impact of sociodemographic characteristics and illness experience on time trade-off (TTO)-based utility scores using data from the EQ-5D-5L Egyptian valuation study. METHODS: Data were from the Egyptian valuation study that was conducted using the adapted translated version of the EQ-VT to develop the Egyptian Tariff for the EQ-5D-5L based on preferences of the Egyptian population. Data were analysed using a series of univariate and multivariable censored linear regression models adjusted for severity of health states where the dependent variable was the TTO scores and the independent variables included age, sex, education, geographical region, dwelling, marital status, number of people in the household, employment status, having health insurance, number of chronic conditions, previous experience with illness, and self-rated health. RESULTS: Age, sex, education, marital status, dwelling, region of residence, health insurance and multimorbidity were significantly associated with health state valuations, while employment status, number of people in a household, religion, and previous experience with illness had non-significant associations. CONCLUSION: Age, sex and marital status are the main determinants of health state valuation in the Egyptian population, a finding consistent with those from other countries. Knowing these factors will help tailor health services provided and improve patient-centered care.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».