Health-related quality of life in elderly: a review of the EQ-5D use
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To systematically identify and review studies that used EQ-5D to assess health-related quality of life (QoL) in elderly. Methods: Relevant literature was searched in MEDLINE and Lilacs databases and the EuroQol Plenary Meetings Proceedings (June/2003 to June/2013). The inclusion criteria were subjects aged 60 years or more and the use of the EQ-5D questionnaire. Two independent reviewers screened title, abstract, full text and performed data extraction. The country where the study had been conducted, demographic characteristics of the population, objectives, common criteria used by the studies to the exclusion of patients/participants and presentation of the data were the variables analyzed. Results: A total of 90 studies were included with 34,449 subjects, the mean age was 75.6 ± 4.3 years. The majority of the studies were from Europe (66.7%). Studies in Africa and South America were not identified. The main diseases investigated were orthopedic (20.0%) and cardiovascular diseases (15.5%). The study’s results were most frequently based on personal interviews (41.1%) involving directly the elderly (92.2%). The most common exclusion criteria were health conditions that could result in bias or confounding on the study protocol (61.1%) and low cognitive level (50.0%). The EQ-5D results were presented in different ways: means (82.2%) or me[1]dians (5.6%) associated with measures of dispersion as standard deviation (61.1%) and confidence interval (22.2%), or according to the answers in the descriptive system (22.2%). Conclusions: The lack of standardization in the exhibition of the results limits a direct comparison among different interventions.
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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 | 0,012 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».