29th Annual Conference of the International Society for Quality of Life Research
Notice bibliographique
Résumé
Aims: The minimal important change (MIC) is loosely defined as the smallest change in a patient-reported outcome measure (PROM) score that patients value as important.Anchor-based methods using an external criterion reflecting the patients' perspective are preferred to estimate MICs.A popular anchor is the 1-item transition rating (TR).A TR requires patients to compare their perceived change with internal thresholds for e.g.''a little better'' and ''much better''.The target MIC (for improvement) to be estimated is the mean of the individual thresholds between TR categories ''the same'' and ''a little better''.This MIC value can be estimated using longitudinal IRT (LIRT; Bjorner et al., under review).The current study aims to demonstrate that longitudinal structural equation modeling (LSEM) can do same job.Methods: We used simulations to be able to control the true MIC value (i.e., the population value of the mean threshold between ''the same'' and ''a little better'').We used IRT to simulate baseline and follow-up datasets for a hypothetical 10-item PROM.We created a perceived change variable by adding (measurement) error to the latent change variable.Furthermore, a variable of thresholds between ''the same'' and ''a little better'' (with a mean of 0.5 theta change) was created.So, the true MIC in the theta metric was 0.5.TR responses were simulated by comparing the perceived change with the thresholds.The simulated samples were varied with respect to the mean baseline score, the mean change score, and other characteristics.The LSEM-model used to estimate the MIC is shown in Fig. 1.The MIC in terms of theta change is sTR/kTR2 where sTR represents the TR threshold between ''the same'' and ''a little better''.Results: Across 108 simulated samples the mean MIC (in terms of theta change) was 0.50 (95% CI 0.37, 0.61).For comparison the same MIC based on LIRT was 0.51 (95% CI 0.37, 0.62).The MIC was not affected by the proportion of improved patients, nor by any other sample characteristic.The LSEM estimations took considerably less time than the LIRT estimations.Conclusion: The true MIC can be accurately recovered using LSEM.(2) The Online elicitation of Personal Utility Functions (OPUF) Tool: a new method to construct (patient) preferences for small groups and on the individual level
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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 | 0,019 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,120 | 0,058 |
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 ».