The generic version of China Health Related Outcomes Measures (CHROME-G): psychometric testing and comparative performance with the EQ-5D-5L and SF-6Dv2 among the Chinese general population
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives The CHROME-G is the first generic preference-based measure developed in China. This study aimed to validate and compare the psychometric properties of the CHROME-G with the EQ-5D-5L and SF-6Dv2 among the Chinese general population. Methods A representative sample of the Chinese general population in terms of age, gender, education, and urban/rural residence was recruited for an online survey. During the survey, respondents completed three instruments (first the CHROME-G, then the EQ-5D-5L and SF-6Dv2 in random order), demographic and health-related questions. The retest survey was carried out after two weeks. Ceiling/floor effects were first assessed. Convergent and divergent validity was examined using Spearman’s rank correlation. Known-group validity was examined using the non-parametric Kruskal–Wallis H test and effect size. Test–retest reliability was assessed using the intraclass correlation coefficient and weighted Kappa statistics. Results One thousand respondents (51.1% male, mean age 44.7 years) completed the first survey, with 378 also completing the retest survey. The mean ± SD completion time was 2.03 ± 0.58 min for the CHROME-G, and 1.37 ± 0.54 and 1.13 ± 0.38 min for the EQ-5D-5L and SF-6Dv2. Only the EQ-5D-5L had a ceiling effect of 35.1%. The range of Spearman rank’s correlations was 0.45–0.62 for convergent validity and 0.14–0.46 for divergent validity. Among different health subgroups, the effect size for the CHROME-G, EQ-5D-5L and SF-6Dv2 was 1.348–3.416, 1.362–3.325 and 1.097–2.228, respectively. The ICC for test–retest was 0.791 for the CHROME-G, compared with 0.994 and 0.971 for the EQ-5D-5L and SF-6Dv2. Conclusions The CHROME-G showed good and comparable psychometric properties with the EQ-5D-5L and SF-6Dv2.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».