Derivation and Initial Validation of the Utility Function for the Hearing Utility Measure (<scp>HUM</scp>)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Hearing Utility Measure (HUM) is a replacement hearing attribute for the Health Utilities Index, Mark 3 (HUI-3) designed to improve the responsiveness of utility estimates to changes in hearing-related quality of life. The final development step is to derive the instrument's utility scoring function. METHODS: Residents of Ontario, Canada, aged ≥18 years participated in standard gamble and visual analogue scale exercises. Valuations for levels (response options) within each domain, and for each domain relative to the other domains were elicited and used to generate a hearing utility function. The function outputs hearing utility ranging from 0 = 'unable to hear at all' to 1 = 'perfect hearing' for each of the 25,920 hearing states classifiable by the HUM. Performance was assessed relative to the criterion standard: directly elicited standard gamble utility. Distributions of HUM-derived hearing utility were compared with legacy HUI-3 derived estimates. RESULTS: A total of 126 respondents participated (mean age 39.2, range 18-85 years, 53% female [67/126]). The utility function performed well in the estimation of directly elicited utilities (mean difference 0.03, RMSE 0.06). Using the legacy HUI-3, estimated hearing utility was 1.0 for 118/126 respondents (93.6%) compared with just 66/126 (52.4%) using the HUM. CONCLUSION: The new hearing attribute is capable of measuring variations in hearing utility not captured by the legacy HUI-3, especially near the ceiling of hearing function. These findings justify its application and further work to study its measurement properties in hearing loss populations. LEVEL OF EVIDENCE: 3 Laryngoscope, 134:4754-4762, 2024.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».