Predicting SF-6D Utility Scores From the Oswestry Disability Index and Numeric Rating Scales for Back and Leg Pain
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Cross-sectional cohort. OBJECTIVE: The purpose of this study is to provide a model to allow estimation of utility from the Short Form (SF)-6D using data from the Oswestry Disability Index (ODI), Back Pain Numeric Rating Scale (BPNRS), and the Leg Pain Numeric Rating Scale (LPNRS). SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Cost-utility analysis provides important information about the relative value of interventions and requires a measure of utility not often available from clinical trial data. The ODI and numeric rating scales for back (BPNRS) and leg pain (LPNRS), are widely used disease-specific measures for health-related quality of life in patients with lumbar degenerative disorders. The purpose of this study is to provide a model to allow estimation of utility from the SF-6D using data from the ODI, BPNRS, and the LPNRS. METHODS: SF-36, ODI, BPNRS, and LPNRS were prospectively collected before surgery, at 12 and 24 months after surgery in 2640 patients undergoing lumbar fusion for degenerative disorders. Spearman correlation coefficients for paired observations from multiple time points between ODI, BPNRS, and LPNRS, and SF-6D utility scores were determined. Regression modeling was done to compute the SF-6D score from the ODI, BPNRS, and LPNRS. Using a separate, independent dataset of 2174 patients in which actual SF-6D and ODI scores were available, the SF-6D was estimated for each subject and compared to their actual SF-6D. RESULTS: In the development sample, the mean age was 52.5 +/- 15 years and 34% were male. In the validation sample, the mean age was 52.9 +/- 14.2 years and 44% were male. Correlations between the SF-6D and the ODI, BPNRS, and LPNRS were statistically significant (P < 0.0001) with correlation coefficients of 0.82, 0.78, and 0.72, respectively. The regression equation using ODI, BPNRS,and LPNRS to predict SF-6D had an R of 0.69 and a root mean square error of 0.076. The model using ODI alone had an R of 0.67 and a root mean square error of 0.078. The correlation coefficient between the observed and estimated SF-6D score was 0.80. In the validation analysis, there was no statistically significant difference (P = 0.11) between actual mean SF-6D (0.55 +/- 0.12) and the estimated mean SF-6D score (0.55 +/- 0.10) using the ODI regression model. CONCLUSION: This regression-based algorithm may be used to predict SF-6D scores in studies of lumbar degenerative disease that have collected ODI but not utility scores.
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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 | 0,012 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».