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Enregistrement W6920713902 · doi:10.6084/m9.figshare.11830242

The impact on utilities of differences in body weight among Canadian patients with type 2 diabetes

2020· article· en· W6920713902 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBody mass indexType 2 diabetesBody weightObesityQuality of life (healthcare)Type 2 Diabetes MellitusDiabetes mellitusLinear regressionRegression analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to estimate utility values for hypothetical health states that describe differences in weight and quality of life associated with type 2 diabetes mellitus (DM) from Canadians with type 2 DM. The impact on utility values was examined separately for participants with a body mass index (BMI) of 18 to less than 25 kg/m2 (‘healthy’), 25 to less than 30 (‘overweight’), and 30 or more (‘obese’). The health state descriptions were modified from a published diabetes utility study. Health states included a base-case type 2 DM health state (at participants’ current weight), and six health states where the weight and attendant quality of life impact varied (base case ±3%, ±5%, and ±7% weight). Utilities were elicited using the time trade-off technique. Linear regression modeling was used to estimate the utility increment or decrement associated with a one unit difference in BMI. Among 96 participants, the mean age was 55 years and 51% were men. The mean BMI was 32 kg/m2 and 84% wanted to lose weight. The mean (SD) utility for the base-case state was 0.911 (0.013). Mean utilities (utility decrements) were 0.907 (−0.004), 0.865 (−0.046) and 0.806 (−0.105) for the health states describing an increased weight of 3%, 5% and 7%, respectively; and 0.923 (+0.012), 0.940 (+0.029) and 0.949 (+0.038) for the health states describing a decreased weight of 3%, 5% and 7%, respectively. For every increase of 1 kg/m2 BMI there was an associated decrease in utility of 0.0472 (95% CI: 0.0375, 0.0569) and for every decrease of 1 kg/m2 BMI there was an associated increase in utility of 0.0171 (95% CI: 0.0103, 0.0238). The preferences of Canadian patients with type 2 DM for diabetes-related health states varied according to the weight, and quality of life impact, associated with that health state. Increased weight had a greater effect on utilities than decreased weight.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,206

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,244
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,099 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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