Mesure des années de vie ajustées par la qualité de vie globale au Québec : le 13-MD
Bibliographic record
Abstract
La demande croissante à laquelle font face les systèmes de santé combinée à la rareté des ressources disponibles rend impératif leur optimisation pour effectuer des choix éclairés. Le concept d’année de vie ajustée par la qualité (AVAQ) s’inscrit dans ce cadre et utilise des instruments de mesure de qualité de vie reliée à la santé (QVRS), parmi lesquels des instruments génériques. Cependant, de nombreuses différences peuvent être observées entre ces instruments. Le constat général est que quasiment tous les instruments génériques contiennent une ou plusieurs dimensions liées à la santé physique (p. ex. incapacité, inconfort, douleur) au détriment d'autres dimensions d’ordre mentales ou sociales. Afin de pallier cette limite, un nouvel instrument a été créé, son but étant d’être plus complet et plus équilibré dans la mesure de la qualité de vie reliée à la santé globale (QVRS-G). Ce rapport présente les étapes clés de la création de cet instrument ainsi que les résultats obtenus dans la mesure de la QVRS-G des québécois au printemps 2021. Ainsi un nouvel outil générique, le 13-MD, composé de 33 items avec 5 à 7 niveaux chacun a été mis sur pieds. La création d’un value set permettant la conversion des états de santé en scores d’utilité permettra son utilisation dans les analyses coût-utilité.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".