Health State Preference Weights for the Glasgow Outcome Scale Following Traumatic Brain Injury: A Systematic Review and Mapping Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Valid and relevant estimates of health state preference weights (HSPWs) for Glasgow Outcome Scale (GOS) categories are a key input of economic models evaluating treatments for traumatic brain injury (TBI). OBJECTIVES: To characterize existing HSPW estimates, and model the EuroQol five-dimensional questionnaire (EQ-5D) from the GOS, to inform parameterization of future economic models. METHODS: A systematic review of HSPWs for GOS categories following TBI was conducted using a highly sensitive search strategy implemented in an extensive range of information sources between 1975 and 2016. A cross-sectional mapping study of GOS health states onto the three-level EQ-5D UK tariff index values was also performed in patients with significant TBI (head region Abbreviated Injury Scale score ≥3) from the Victoria State Trauma Registry. A limited dependent variable mixture model was used to estimate the 12-month EQ-5D UK value set as a function of GOS category, age, and other explanatory variables. RESULTS: Six unique HSPWs from five eligible studies were identified. All studies were at high risk of bias with limited applicability. The magnitude of HSPWs differed significantly between studies. Three class mixture models demonstrated excellent goodness of fit to the observed Victoria State Trauma Registry data. GOS category, age at injury, sex, comorbidity, and major extracranial injury all had significant independent effects on mean EQ-5D utility values. CONCLUSIONS: The few available HSPWs for GOS categories are challenged by potential biases and restricted generalizability. Mixture models are presented to provide HSPWs for GOS categories consistent with the National Institute for Health and Care Excellence reference case.
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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 | 0,033 | 0,154 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».