Generalized Additive Models for the Analysis of EQ-5D Utility Data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Measured utility data have a discrete distribution, and the discreteness is particularly pronounced for EQ-5D utilities. Given the discreteness of the data, modeling the distribution parametrically is likely to be difficult. Moreover, since the distribution is bounded, the linearity assumptions made by many models are questionable. This article suggests using semi-parametric models and illustrates the use of generalized additive models (GAMs) for handling nonlinear associations. METHODS: A simulation study is used to explore whether bias arises when applying parametric models to discrete utility data. A further simulation investigates the bias in semi-parametric linear and quasi-beta regression models when the assumed linearity does not hold and also investigates the use of GAMs. The use of GAMs in practice is shown through a recent study of health utilities among patients with diabetes. RESULTS: Using parametric beta models to analyze discrete EQ-5D utility data led to substantial bias. Both semi-parametric linear regression and quasi-beta regression led to biased estimates of marginal and incremental effects when the mean model was misspecified. The use of GAMs reduced these biases. CONCLUSIONS: Parametric models for EQ-5D utility data should be used with caution. Semi-parametric modeling of utility data should check for nonlinearity. GAMs can help in diagnosing and accommodating nonlinearity.
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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 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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 ».