Systematic Review and Empirical Comparison of Contemporaneous EQ-5D and SF-6D Group Mean Scores
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Group mean estimates and their underlying distributions are the focus of assessment for cost and outcome variables in economic evaluation. Research focusing on the comparability of alternative preference-based measures of health-related quality of life has typically focused on analysis of individual-level data within specific clinical specialties or community-based samples. PURPOSE: To explore the relationship between group mean scores for the EQ-5D and SF-6D across the utility scoring range. METHODS: Studies were identified via a systematic search of 13 online electronic databases, a review of reference lists of included papers, and hand searches of key journals. Studies were included if they reported contemporaneous mean EQ-5D and SF-6D health state scores. All (sub)group comparisons of group mean EQ-5D and SF-6D scores identifiable from text, tables, or figures were extracted from identified studies. A total of 921 group mean comparisons were extracted from 56 studies. The nature of the relationship between the paired scores was examined using ranked scatter graphs and analysis of agreement. RESULTS: Systematic differences in group mean estimates were observed at both ends of the utility scale. At the lower (upper) end of the scale, the SF-6D (EQ-5D) provides higher mean utility estimates. CONCLUSIONS: These findings show that group mean EQ-5D and SF-6D scores are not directly comparable. This raises serious concerns about the cross-study comparability of economic evaluations that differ in the choice of preference-based measures, although the review focuses on 2 of the available instruments only. Further work is needed to address the practical implications of noninterchangeable utility estimates for cost-per-QALY estimates and decision making.
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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 | 0,049 | 0,256 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».