Latent Class Models Reveal Poor Agreement between Discrete-Choice and Time Tradeoff Preferences
Notice bibliographique
Résumé
<b>Background.</b> In health economics, there has been interest in using discrete-choice experiments (DCEs) to derive preferences for health states in lieu of previously established approaches like time tradeoff (TTO). We examined whether preferences elicited through DCEs are associated and agree with preferences elicited through TTO tasks. <b>Methods.</b> We used data from 1073 respondents to the Canadian EQ-5D-5L valuation study. Multivariate mixed-effects models specified a common likelihood for the TTO and discrete-choice data, with separate but correlated random effects for the TTO and DCE data, for each of the 5 EQ-5D-5L dimensions. Multivariate latent class models allowed separate but associated latent classes for the DCE and TTO data. <b>Results.</b> Correlation between the random effects for the 2 tasks ranged from −0.12 to 0.75, with only pain/discomfort and anxiety/depression having at least a 50% posterior probability of strong (>0.6) correlation. Latent classes for the TTO and DCE data both featured 1 latent class capturing participants attaching large disutilities to pain/discomfort, another capturing participants attaching large disutility to anxiety/depression, and the third class capturing the remainder. Agreement in class membership was poor (κ coefficient: 0.081; 95% credible interval, 0.033–0.13). Fewer respondents expressed strong disutilities for problems with anxiety/depression or pain/discomfort in the TTO than the DCE data (17% v. 55%, respectively). <b>Conclusions.</b> Stated preferences using TTO and DCEs show association across dimensions but poor agreement at the level of individual health states within respondents. Joint models that assume agreement between DCE and TTO have been used to develop national value sets for the EQ-5D-5L. This work indicates that when combining data from both techniques, methods requiring association but not agreement are needed.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,007 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».