“Cardinalizing” self-assessed health in studies of health inequalities: Risks and challenges of scaling on health utility measures
Notice bibliographique
Résumé
L’auto-évaluation de la santé (SAH) est une mesure de la santé largement utilisée. Elle est facile à administrer, permet d’obtenir une évaluation générale et subjective de la santé et présente une bonne corrélation avec les mesures objectives de la santé et de l’état de santé futur. Toutefois, sa nature ordinale a posé un défi analytique, en particulier pour la mesure des inégalités en matière de santé, et le débat se poursuit sur la meilleure façon de dériver une valeur cardinale sur la base des informations ordinales. La méthode la plus récente, proposée par van van Doorslaer et Jones, 2003, utilise la régression par intervalles avec les limites dérivées de la distribution empirique d’une mesure de l’utilité de la santé. Dans cet article, nous montrons que la méthode est sensible à de nombreux choix qui sont souvent négligés, notamment le choix de la variable d’échelle. Comme la variable d’échelle est souvent une mesure cardinale de l’utilité de la santé, nous mettons en doute l’hypothèse sous-jacente à la méthode selon laquelle l’HSA et toute mesure de l’utilité de la santé capturent le même concept de santé. À l’aide de l’Enquête nationale sur la santé de la population canadienne, de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes et de l’Enquête nationale sur les mesures de la santé aux États-Unis, nous montrons empiriquement que la mesure des inégalités de santé est très sensible au choix de la population sur laquelle la variable d’échelle est mesurée et au choix de la mesure de l’utilité de la santé elle-même. Nous démontrons empiriquement le manque de concordance des classements de santé entre le SEP et quatre mesures de l’utilité de la santé couramment utilisées dans la littérature (EQ-5D, SF-6D, HUI3 et QWB). Cela suggère que la grande sensibilité de l’inégalité de santé aux choix d’échelles peut être due aux différents concepts capturés par le SEP et l’utilité de la santé.
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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 | 0,029 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».