A model to estimate health utilities index mark 3 utility scores from WOMAC index scores in patients with osteoarthritis of the knee.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop a formula to translate Western Ontario and McMaster University Osteoarthritis Index (WOMAC) scores collected in clinical trials of patients with osteoarthritis (OA) into Health Utilities Index Mark 3 (HUI3) utility scores for application in economic evaluation. METHODS: Data from a previously published open-label randomized controlled trial of appropriate care with hylan G-F 20 versus appropriate care without hylan G-F 20 in 255 outpatients with knee OA. We estimated linear regression models of HUI3 scores using various functions of WOMAC, demographics, and clinical variables. Out-of-sample predictive performance of the models was assessed using the mean absolute error and several other criteria. RESULTS: The preferred formula included WOMAC pain, stiffness, function subscales, demographic variables; it accounted for almost 40% of the variation in the HUI3 utility scores. At the group level, absolute differences between predicted and actual overall HUI3 utility scores were < 0.001 and not statistically significantly different from zero. CONCLUSION: A formula was derived from the WOMAC index to estimate overall utility scores based on the HUI3 for studies of patients with OA for whom utility has not been recorded. Researchers can estimate overall utility scores, compute quality-adjusted life-years, and perform cost-utility analyses within a defined range of certainty.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,015 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».