A systematic review of SF-6D health state valuation studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The short-form 6-dimension (SF-6D) is a preference-based measure designed to calculate quality-adjusted life-year (QALY). Preference-based measures are standardized multidimensional health state classifications with preference or utility weights elicited from a sample of the population. There is a concern that valuations may differ between countries because of differences in culture, thus invalidating the use of values obtained from one country to another. OBJECTIVE: To conduct a systematic review of elicitation methods and modeling strategies in SF-6D studies and to present a general comparison of dimensions' ordering among different countries. METHODS: We performed a systematic review of studies that developed value sets for the SF-6D. The data search was conducted in PubMed, ScienceDirect, Embase, and Scopus up to 8 September 2022. Quality of studies was assessed with the CREATE checklist. Methodological differences were identified, and the dimensions' ordering of the selected studies was analyzed by cultural and economic factors. RESULTS: From a total of 1369 entries, 31 articles were selected. This corresponded to 12 different countries and regions and 17 different surveys. Most studies used the standard gamble method to elicit health state preferences. Anglo-Saxon countries gave more importance to pain, while other countries have physical functioning as the highest dimension. As the economic level increases, people care less about physical functioning but more about pain and mental health. CONCLUSIONS: Value sets for the SF-6D are different from one country to another and there is a need to develop value sets for more countries to consider cultural and economic differences.
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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 | 0,016 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».