A new SF-6Dv2 value set based on a hybrid model using SG, cTTO, and DCE data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop a value set for the Short-Form 6-Dimension version 2 (SF-6Dv2) by incorporating societal preferences obtained from three distinct approaches: Standard Gamble (SG), composite Time Trade-Off (cTTO), and Discrete Choice Experiment (DCE). METHODS: Data were gathered from the general population of Quebec, Canada, using the standardized valuation protocol developed by EuroQol for the cTTO and DCE tasks, as well as the valuation protocol developed by Sheffield University for the SG. The SG and cTTO data were analyzed using OLS, GLS, GLS Tobit, and heteroskedastic Tobit models. Conditional logit model was used for the DCE, while hybrid, hybrid Tobit, and heteroskedastic hybrid were applied to analyze the combined data from SG, cTTO, and DCE. The performance of models was assessed using mean absolute error (MAE), the logical consistency of the parameters, and significance levels. RESULTS: Over 56,000 observations collected from the SG, cTTO, and DCE were analyzed. The utility values generated by DCE were generally lower than those provided by cTTO and SG. Among the models tested, the heteroskedastic hybrid model demonstrated the best fit in terms of logical consistency and statistically significant coefficients. This model generated a value set ranging from -0.216 for the worst health state (555655) to 1 for full health (111111), with 0.52% of the values being negative and a MAE of 0.281. Among dimensions, the largest decrements were consistently found in the pain dimension, highlighting its significant impact on overall health state valuations. CONCLUSION: A heteroskedastic hybrid model using data from SG, cTTO, and DCE was identified as the most effective approach for generating the SF-6Dv2 value set and is expected to provide key input for healthcare decision-making.
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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 | 0,010 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».