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Enregistrement W2119370514 · doi:10.1186/1477-7525-11-71

Do generic utility measures capture what is important to the quality of life of people with multiple sclerosis?

2013· article· en· W2119370514 sur OpenAlexafffundabout
Ayse Kuspinar, Nancy E. Mayo

Notice bibliographique

RevueHealth and Quality of Life Outcomes · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensRoyal Victoria HospitalMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHealth Utilities IndexNiceQuality of life (healthcare)Psychological interventionQuality-adjusted life yearGerontologyQuality of Life ResearchMedicineExcellenceIndex (typography)EQ-5DPopulationCost effectivenessPublic healthHealth related quality of lifeEnvironmental healthNursingDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The three most widely used utility measures are the Health Utilities Index Mark 2 and 3 (HUI2 and HUI3), the EuroQol-5D (EQ-5D) and the Short-Form-6D (SF-6D). In line with guidelines for economic evaluation from agencies such as the National Institute for Health and Clinical Excellence (NICE) and the Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health (CADTH), these measures are currently being used to evaluate the cost-effectiveness of different interventions in MS. However, the challenge of using such measures in people with a specific health condition, such as MS, is that they may not capture all of the domains that are impacted upon by the condition. If important domains are missing from the generic measures, the value derived will be higher than the real impact creating invalid comparisons across interventions and populations. Therefore, the objective of this study is to estimate the extent to which generic utility measures capture important domains that are affected by MS. METHODS: The available study population consisted of men and women who had been registered after 1994 in three participating MS clinics in Greater Montreal, Quebec, Canada. Subjects were first interviewed on an individualized measure of quality of life (QOL) called the Patient Generated Index (PGI). The domains identified with the PGI were then classified and grouped together using the World Health Organization's International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF), and mapped onto the HUI2, HUI3, EQ-5D and SF-6D. RESULTS: A total of 185 persons with MS were interviewed on the PGI. The sample was relatively young (mean age 43) and predominantly female. Both men and women had mild disability with a median Expanded Disability Status Scale (EDSS) score of 2. The top 10 domains that patients identified to be the most affected by their MS were, work (62%), fatigue (48%), sports (39%), social life (28%), relationships (23%), walking/mobility (22%), cognition (21%), balance (14%), housework (12%) and mood (11%). The SF-6D included the most number of domains (6 domains) important to people with MS, followed by the EQ-5D (4 domains) and the HUI2 (4 domains) and then the HUI3 (3 domains). The mean and standard deviation (SD) for the PGI, EQ-5D and the SF-6D were 0.50 (SD 0.25), 0.69 (0.18) and 0.69 (0.13), respectively. The magnitude of difference between the PGI and the generic utility measures was large and statistically significant. CONCLUSION: Although the generic utility measures included certain items that were important to people with MS, there were several that were missing. An important consequence of this mismatch was that values of QOL derived from the PGI were importantly and significantly lower than those estimated using any of the generic utility measures. This could have a substantial impact in evaluating the effect of interventions for people with MS.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,960

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,246
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,156 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations68
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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