Comparing the performance of the EQ-5D and SF-6D when measuring the benefits of alleviating knee pain
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the practicality, validity and responsiveness of using each of two utility measures (the EQ-5D and SF-6D) to measure the benefits of alleviating knee pain. METHODS: Participants in a randomised controlled trial, which was designed to compare four different interventions for people with self-reported knee pain, were asked to complete the EQ-5D, SF-6D, and Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) at both pre- and post-intervention. For both utility measures, we assessed their practicality (completion rate), construct validity (ability to discriminate between baseline WOMAC severity levels), and responsiveness (ability to discriminate between three groups: those whose total WOMAC score, i) did not improve, ii) improved by <20%, and iii) improved by > or = 20%). RESULTS: The EQ-5D was completed by 97.7% of the 389 participants, compared to 93.3% for the SF-6D. Both the EQ-5D and SF-6D were able to discriminate between participants with different levels of WOMAC severity (p < 0.001). The mean EQ-5D change was -0.036 for group i), 0.091 for group ii), and 0.127 for group iii), compared to 0.021, 0.023 and 0.053 on the SF-6D. These change scores were significantly different according to the EQ-5D (p < 0.001), but not the SF-6D. CONCLUSION: The EQ-5D and SF-6D had largely comparable practicality and construct validity. However, in contrast to the EQ-5D, the SF-6D could not discriminate between those who improved post-intervention, and those who did not. This suggests that it is more appropriate to use the EQ-5D in future cost-effectiveness analyses of interventions which are designed to alleviate knee pain.
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 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 | 0,027 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».