A Review and Meta-Analysis of Prostate Cancer Utilities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health-related quality of life is a key issue in prostate cancer (PC) management. The authors summarized published utilities for common health-related quality of life outcomes of PC and determined how methodological factors affect them. METHODS: In their systematic review, the authors identified 23 articles in English, providing 173 unique utilities for PC health states, each obtained from 2 to 422 respondents. Data were pooled using linear mixed-effects modeling with utilities clustered within the study, weighted by the number of respondents divided by the variance of each utility. RESULTS: In the base model, the estimated utility of the reference case (scenario of a metastatic PC patient with severe sexual symptoms, rated by non-PC patients using time tradeoff) was 0.76. Disease stage, symptom type and severity, source of utility, and scaling method were associated with utility differences of 0.10 to 0.32 (P < 0.05). Utilities from PC patients rating their own health were 0.14 higher than those from the reference case, but utilities from PC patients rating scenarios were lowest. Time tradeoff yielded the highest utilities. Computer administration yielded lower utilities than personal interview (P = 0.02). Neither the scale's high anchor nor study purpose had significant effects on utilities. CONCLUSIONS: This study provides pooled utility estimates for common PC health states and describes how clinical and methodological factors can significantly affect these values. When possible, utility estimates for a modeling application should be derived similarly. Formal data synthesis methods might be useful to researchers integrating utility data from heterogeneous sources. Further exploration of these methods for this purpose is warranted.
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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 | 0,035 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,053 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».