Validation of the SF-6D Health State Utilities Measure in Lower Extremity Sarcoma
Notice bibliographique
Résumé
Aim. Health state utilities measures are preference-weighted patient-reported outcome (PRO) instruments that facilitate comparative effectiveness research. One such measure, the SF-6D, is generated from the Short Form 36 (SF-36). This report describes a psychometric evaluation of the SF-6D in a cross-sectional population of lower extremity sarcoma patients. Methods. Patients with lower extremity sarcoma from a prospective database who had completed the SF-36 and Toronto Extremity Salvage Score (TESS) were eligible for inclusion. Computed SF-6D health states were given preference weights based on a prior valuation. The primary outcome was correlation between the SF-6D and TESS. Results. In 63 pairs of surveys in a lower extremity sarcoma population, the mean preference-weighted SF-6D score was 0.59 (95% CI 0.4-0.81). The distribution of SF-6D scores approximated a normal curve (skewness = 0.11). There was a positive correlation between the SF-6D and TESS (r = 0.75, P < 0.01). Respondents who reported walking aid use had lower SF-6D scores (0.53 versus 0.61, P = 0.03). Five respondents underwent amputation, with lower SF-6D scores that approached significance (0.48 versus 0.6, P = 0.06). Conclusions. The SF-6D health state utilities measure demonstrated convergent validity without evidence of ceiling or floor effects. The SF-6D is a health state utilities measure suitable for further research in sarcoma patients.
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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 | 0,036 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».