Comparison of the EQ-5D and SF-12 Health Surveys in a General Population Survey in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The purposes of this analysis were to evaluate the construct validity of the EQ-5D and compare responses on the EQ-5D with the Physical Component Summary (PCS-12) and Mental Component Summary (MCS-12) scores of the SF-12 Health Survey. METHODS: Data were collected via a survey instrument mailed to 4,200 randomly selected subjects in the province of Alberta, Canada. The instrument contained the EQ-5D and SF-12 health surveys, with additional questions eliciting clinical and demographic information from the respondents. RESULTS: 1,555 respondents returned mailed questionnaires; 606 questionnaires were returned undeliverable. The SF-12 summary scores were calculated for 1,380 respondents. Analysis of the EQ-5D responses by demographic variables found significant differences among categories of age, gender, and self-reported chronic medical conditions. Corresponding dimensions and summary scores were more strongly related (eg, mobility and PCS-12; F ratio = 598.3, P < 0.001) than dissimilar dimensions (eg, mobility and MCS-12; F ratio = 18.8, P < 0.001). The EQ-5D index scores were moderately correlated with SF-12 summary scores (r = 0.41 for MCS-12 and r = 0.68 for PCS-12). For subjects reporting no problems on the EQ-5D, PCS-12 and MCS-12 scores were significantly lower for people reporting medical problems or feelings of depression. CONCLUSIONS: The results of this investigation generally supported the validity of the EQ-5D. However, an important ceiling effect was observed for the EQ-5D in this sample. The combination of the EQ-5D and SF-12 provides relatively broad coverage of important health domains and scores for various purposes.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».