Quantifying Parameter Uncertainty in EQ-5D-3L Value Sets and Its Impact on Studies That Use the EQ-5D-3L to Measure Health Utility
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: . Parameter uncertainty in EQ-5D value sets is routinely ignored. Sources of parameter uncertainty include uncertainty in the estimated regression coefficients of the scoring algorithm and uncertainty that arises from the need to use a nonsaturated functional form when creating the scoring algorithm. We hypothesize that this latter source is the major contributor to parameter uncertainty in the value sets. METHODS: . We used data from the United States EQ-5D-3L valuation study to assess the extent of parameter uncertainty in the value set. We refitted the US scoring algorithm to quantify contributors to the mean square prediction errors and used a Bayesian approach to estimate the predictive distribution of the mean utilities. The impact of parameter uncertainty in the value set was assessed using survey data. RESULTS: . Parameter uncertainty in the estimated regression coefficients explained 16% of the mean squared prediction error; uncertainty in the functional form explained the remaining 84%. The median width of the 95% credible intervals for the mean utilities was 0.15. In estimating mean utility in our survey population, parameter uncertainty in the value set was responsible for 93% of the total variance, with sampling variation in the survey population being responsible for the remaining 7%. CONCLUSION: . EQ-5D-3L value sets are estimated subject to considerable parameter uncertainty; the median credible interval width is large compared with reported values of the minimum important difference for the EQ-5D-3L, which have been reported to be as small as 0.03. Other countries' scoring algorithms are based on smaller studies and are hence subject to greater uncertainty. This uncertainty should be accounted for when using EQ-5D health utilities in economic evaluations.
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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 | 0,248 | 0,663 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».