US Valuation of the EQ-5D Health States

2005· article· en· 1 293 citations· W2096782143 sur OpenAlex· 10.1097/00005650-200503000-00003

Pourquoi ce travail est-il dans la base ?

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

Affiliation canadienneUne personne signataire a déclaré un établissement canadien. C'est la seule voie dont dispose la base habituelle.

Scores machine (provisoires)

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

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.

Tête enseignante Opus0,444

Tête enseignante GPT0,442

Écart entre enseignants: 0,002 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation: 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 découle

Résumé

PURPOSE: The EQ-5D is a brief, multiattribute, preference-based health status measure. This article describes the development of a statistical model for generating US population-based EQ-5D preference weights. METHODS: A multistage probability sample was selected from the US adult civilian noninstitutional population. Respondents valued 13 of 243 EQ-5D health states using the time trade-off (TTO) method. Data for 12 states were used in econometric modeling. The TTO valuations were linearly transformed to lie on the interval [-1, 1]. Methods were investigated to account for interaction effects caused by having problems in multiple EQ-5D dimensions. Several alternative model specifications (eg, pooled least squares, random effects) also were considered. A modified split-sample approach was used to evaluate the predictive accuracy of the models. All statistical analyses took into account the clustering and disproportionate selection probabilities inherent in our sampling design. RESULTS: Our D1 model for the EQ-5D included ordinal terms to capture the effect of departures from perfect health as well as interaction effects. A random effects specification of the D1 model yielded a good fit for the observed TTO data, with an overall R of 0.38, a mean absolute error of 0.025, and 7 prediction errors exceeding 0.05 in absolute magnitude. CONCLUSIONS: The D1 model best predicts the values for observed health states. The resulting preference weight estimates represent a significant enhancement of the EQ-5D's utility for health status assessment and economic analysis in the US.

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La notice

Revue: Medical Care
Thématique: Health Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Domaine: Economics, Econometrics and Finance
Établissements canadiens: Institute of Health EconomicsUniversity of Alberta
Organismes subventionnaires: Agency for Healthcare Research and Quality
Mots-clés: EQ-5DStatisticsEconometricsPreferenceMathematicsPopulationSample size determinationRandom effects modelSampling (signal processing)Sample (material)Simple random sampleValuation (finance)Ordinal dataComputer scienceEconomicsMedicineMeta-analysisEnvironmental health
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