Utilities associated with diabetic retinopathy: results from a Canadian sample
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: To report patient based utilities, using the time trade-off technique, associated with visual loss secondary to diabetic retinopathy in a sample of Canadian patients. In addition, to compare these utility values with a sample collected in a similar manner in a tertiary care practice in the United States. METHODS: A cross sectional study of eligible patients with diabetic retinopathy presenting to a tertiary facility was performed. Demographic and clinical variables (including Snellen visual acuity), and utilities were collected both through chart review and standardised interviews with diabetic patients. RESULTS: 221 patients with diabetic retinopathy were eligible for this study and completed the interview. The mean age was 63.5 (SD 12.5) years, and 48.4% were female. Over 35% of the sample had visual acuity in the affected eye of 6/60 or worse. The mean utility for the sample was 0.79 (SD 0.23). The mean utility from this sample did not differ significantly from that obtained from a series of patients with diabetic retinopathy who were referred to a tertiary facility in the United States (mean 0.77, SD 0.21, p=0.313). Our cross border comparison had a power of 95% to detect a difference in utility of 0.1 between the two groups. CONCLUSION: On average, Canadian patients with diabetic retinopathy were willing to trade off over 20% of their remaining lifespan in order to eliminate their ocular disease. The mean utility obtained from our sample of Canadian patients with diabetic retinopathy was not statistically different from that obtained from a similar sample of American 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; 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 ».