A Direct Comparison Between Discrete Choice With Duration and Composite Time Trade-Off Methods: Do They Produce Similar Results?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Discrete choice experiments including a duration attribute (DCEd) represent a promising candidate method for valuing health-related quality-of-life instruments. However, it has not been established that DCEd can produce similar results as composite time trade-off (cTTO) or EuroQol Valuation Technology (EQ-VT) valuations of the EQ-5D-5L instrument. This study provides a direct comparison between cTTO and EQ-VT, and DCEd valuation methods. METHODS: An EQ-VT study was conducted in Trinidad and Tobago to value the EQ-5D-5L. 1079 respondents each completed 10 cTTO tasks and 12 discrete choice experiments tasks without a duration attribute. A separate sample of 970 respondents each completed 18 split-triplet DCEd tasks. Several regression models were applied to the EQ-VT data, and the DCEd data were analyzed using mixed logit models with an exponential discount rate. The estimated values were compared using scatterplots and Bland-Altman plots. RESULTS: The ordering of dimensions was identical in level 5 for cTTO/EQ-VT and DCEd models, with pain/discomfort being the most important dimension and usual activities being least important. cTTO/EQ-VT models produced a value for state 55555 ranging between -0.52 and -0.69, whereas this was -0.543 for the nonlinear mixed logit model for the DCEd data. Scatterplots and Bland-Altman plots suggested excellent agreement between cTTO/EQ-VT and DCEd-based estimates. CONCLUSIONS: CTTO/EQ-VT and DCEd valuations produce similar results when correcting DCEd for nonlinear time preferences. The ordering of importance of the dimensions and scale are identical, suggesting that the 2 methods measure the same construct and produce similar results.
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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 | 0,115 | 0,288 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».