The comparative responsiveness of the EQ-5D and SF-6D to change in patients with inflammatory arthritis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Comparative evidence regarding the responsiveness of the EQ-5D and SF-6D in arthritis patients is conflicting and insufficient across the range of disease severity. We examined the comparative responsiveness of the EQ-5D and SF-6D in cohorts of patients with early inflammatory disease through to severe rheumatoid arthritis (RA). METHODS: Responsiveness was tested using the effect size (ES) and standardised response mean (SRM). Correlation of change in EQ-5D and SF-6D with disease specific measures was tested using Pearson correlations and the Steiger's Z test. Treatment response and self-reported change were used as anchors of important change. RESULTS: The EQ-5D was more responsive to deterioration (ES ratio (EQ-5D/SF-6D): 1.6-3.0) and the SF-6D more responsive to improvement (ES ratio (SF-6D/EQ-5D): 1.1-1.8) in health. The SF-6D did not respond well to deterioration in patients with established severe RA (ES and SRM 0.08). The EQ-5D provided larger absolute mean change estimates but with greater variance compared to the SF-6D. CONCLUSIONS: The comparative responsiveness of the EQ-5D and SF-6D differs according to the direction of change. The level of mean change of the EQ-5D relative to the SF-6D has implications for cost-effectiveness analysis. Use of the SF-6D in patients with severe progressive disease may be inappropriate.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».