Minimal important change of the Short-Form 6-Dimension version 2 in a Quebec population sample
Bibliographic record
Abstract
Contexte : La quantification des subjectivités associées aux états de santé peut fournir des informations sur la qualité de vie reliée à la santé (QVRS). Pour rendre compte de ces subjectivités dans la mesure de la QVRS, on utilise des instruments d'utilité multi attribut comme le Short-Form 6-Dimension Version 2 (SF-6Dv2). Ces instruments permettent de décrire les états de santé, de dériver les utilités correspondantes et d’estimer le changement minimal important (CMI) qui est spécifique à différents groupes de populations, afin de tirer des inférences sur l'état de santé de la population. Le CMI est ici un point central correspondant à la variation minimale considérée comme importante dans la QVRS par les répondants. Le but de cette étude est de déceler le seuil de CMI du SF-6Dv2 pour un échantillon de la communauté québécoise. Méthodes : Une enquête en ligne auprès de la population générale adulte du Québec a été menée entre mars 2020 et septembre 2021 pendant six cycles ou intervalles de temps. Le questionnaire SF-6Dv2 a été administré à chaque cycle, ainsi qu’une question sur la perception d’un changement dans l’état de santé (‘Global Rating of Change’) à partir du cycle 2. Les scores d’utilité en santé ont été calculés pour chaque participant à l’aide de deux ensembles de valeurs de référence (‘value set’), soit pour le Royaume-Uni et le Québec. Actuellement il n'existe pas de value set canadien pour le SF-6Dv2 et le value set québécois n'était disponible qu'en 2023. Une analyse des données avec des méthodes basées sur la distribution et l’ancrage a été effectuée pour déterminer les valeurs de CMI. Résultats : En considérant que les participants avec les réponses 2 ou 4 à la question du ‘Global Rating of Change’ ont connu un changement minimal dans leur état de santé, le CMI calculé avec la pondération du Royaume-Uni était de 0,030 (IC 95% [0,023 ; 0,038], valeur p < 0,001) et pour le Québec de 0,029 (IC 95% [0,023 ; 0,036], valeur p < 0,001) pour le SF-6Dv2. Les méthodes basées sur la distribution ont permis d'obtenir une réponse moyenne standardisée (SRM) de 0,134 et 0,152 avec les ensembles de valeurs du Royaume-Uni et du Québec, respectivement. La taille de l'effet et le demi-écart-type ont également été calculés (0,106 et 0,143 avec Royaume-Uni) (0,115 et 0,127 avec Québec). Conclusion : Le CMI calculé valide la bonne sensibilité (réactivité) du SF-6Dv2 dans la population générale du Québec et fournit une estimation du seuil minimalement important pour les participants. Le CMI permet d’interpréter la QVRS calculée et l’utiliser pour comprendre si la santé s'est significativement améliorée ou détériorée du point de vue des répondants. Les études d’évaluation des technologies de la santé et de prise de décision deviennent ainsi plus valables, car elles tiennent compte de la subjectivité individuelle ressentie et associée à un état de santé particulier, en plus des résultats cliniques objectifs.
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".