Health utilities index mark 3 scores for major chronic conditions : population norms for Canada based on the 2013-2014 Canadian Community Health Survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: Utility scores are frequently used as preference weights when estimating quality-adjusted life-years within cost-utility analyses or health-adjusted life expectancies. Though previous Canadian estimates for specific chronic conditions have been produced, these may no longer reflect current patient populations. Data and methods: Data from the 2013-2014 Canadian Community Health Survey were used to provide Canadian utility score norms for seventeen chronic conditions. Utility scores were estimated using the Health Utilities Index Mark 3 (HUI3) instrument and were reported as weighted average (95% confidence intervals [95% CI]) values. In addition to age and sex-stratified analyses, results were also stratified according to the number of reported chronic conditions (i.e., “none” to “≥5”). All results were weighted using sampling and bootstrapped weights provided by Statistics Canada. Results: Utility scores were estimated for 123,654 (97.2%) respondents (weighted frequency = 29,337,370 [97.7%]). Of the chronic conditions that were examined, “Asthma” had the least detrimental effect (weighted average utility score = 0.803 [95%CI 0.795 – 0.811]) on respondents’ utility scores and “Alzheimer’s disease or any other dementia” had the worst (weighted average utility score = 0.374 [95%CI 0.323 – 0.426]). Respondents who reported suffering from no chronic conditions had, on average, the highest utility scores (weighted average utility score = 0.928 [95%CI 0.926 – 0.930]); estimates dropped as a function of the number of reported chronic conditions. Interpretation: Utility score differed between various chronic conditions and as a function of the number of reported chronic conditions. Results also highlight several differences with previously published Canadian utility norms.
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 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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».