Health utility outcomes in patients undergoing medical management for chronic rhinosinusitis: a prospective multiinstitutional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A health utility value represents an individual's preference for living in a specific health state and is used in cost-utility analyses. This study investigates the impact of continuing medical therapy on health utility outcomes in patients with chronic rhinosinusitis (CRS). METHODS: The Medical Outcomes Study Short Form-6D (SF-6D) questionnaire was administered to patients prospectively enrolled in a longitudinal study examining treatment outcomes for CRS. Patients were prescribed robust, initial medical therapy and then elected to continue with medical therapy (n = 40) or undergo endoscopic sinus surgery (ESS), followed by medical therapy (n = 152). Patients observed through treatment crossover to ESS were also evaluated (n = 20). Health utility values (SF-6D) were generated at baseline, 6-months, and 12-months follow-up for both cohorts and evaluated using repeated measures analysis of variance (ANOVA). RESULTS: Treatment crossover patients were found to have a significantly higher prevalence of previous sinus surgery compared to medical management (χ(2) = 6.91; p = 0.009) and surgical intervention (χ(2) = 8.11; p = 0.004) subgroups. Mean baseline utility value for the medical therapy cohort was significantly better compared to the ESS cohort (mean ± standard deviation; 0.76 ± 0.12 vs 0.70 ± 0.15; p = 0.023). Significant improvement in health utility was reported in the ESS cohort (F(2) = 37.69; p < 0.001), whereas values remained stable, without significant improvement, in both the medical therapy cohort (F(2) = 0.03; p = 0.967) and treatment crossover cohort (F(2) = 2.36; p = 0.115). CONCLUSION: Patients electing continued medical management report better baseline health utility compared to patients electing ESS. Patients electing ESS show significant improvement in health utility, whereas those electing continued medical management demonstrate stable health utility over 12 months.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».