Preference-based measures of health-related quality of life in Indigenous people: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In many countries, there are calls to address health inequalities experienced by Indigenous people. Preference-based measures (PBMs) provide a measurement of health-related quality of life and can support resource allocation decisions. This review aimed to identify, summarize, and appraise the literature reporting the use and performance of PBMs with Indigenous people. METHODS: Eleven major databases were searched from inception to August 31, 2022. Records in English that (1) assessed any measurement property of PBMs, (2) directly elicited health preferences, (3) reported the development or translation of PBMs for Indigenous people, or (4) measured health-related quality of life (HRQL) using PBMs were included. Ethically engaged research with Indigenous people was considered as an element of methodological quality. Data was synthesized descriptively (PROSPERO ID: CRD42020205239). RESULTS: Of 3139 records identified, 81 were eligible, describing psychometric evaluation (n = 4), preference elicitation (n = 4), development (n = 4), translation (n = 2), and HRQL measurement (n = 71). 31 reported ethically engaged research. Reports originated primarily from Australia (n = 38), New Zealand (n = 20), USA (n = 9) and Canada (n = 6). Nearly all (n = 73) reported indirect, multi-attribute PBMs, the most common of which was the EQ-5D (n = 50). CONCLUSION: A large number of recent publications from diverse disciplines report the use of PBMs with Indigenous people, despite little evidence on measurement properties in these populations. Understanding the measurement properties of PBMs with Indigenous people is important to better understand how these measures might, or might not, be used in policy and resource decisions affecting Indigenous people. (Funding: EuroQoL Research Foundation).
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 | 0,022 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,013 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».