Australian Utility Weights for the EORTC QLU-C10D, a Multi-Attribute Utility Instrument Derived from the Cancer-Specific Quality of Life Questionnaire, EORTC QLQ-C30
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The EORTC QLU-C10D is a new multi-attribute utility instrument derived from the widely used cancer-specific quality-of-life (QOL) questionnaire, EORTC QLQ-C30. The QLU-C10D contains ten dimensions (Physical, Role, Social and Emotional Functioning; Pain, Fatigue, Sleep, Appetite, Nausea, Bowel Problems), each with four levels. To be used in cost-utility analysis, country-specific valuation sets are required. OBJECTIVE: The aim of this study was to provide Australian utility weights for the QLU-C10D. METHODS: An Australian online panel was quota-sampled to ensure population representativeness by sex and age (≥ 18 years). Participants completed a discrete choice experiment (DCE) consisting of 16 choice-pairs. Each pair comprised two QLU-C10D health states plus life expectancy. Data were analysed using conditional logistic regression, parameterised to fit the quality-adjusted life-year framework. Utility weights were calculated as the ratio of each QOL dimension-level coefficient to the coefficient on life expectancy. RESULTS: A total of 1979 panel members opted in, 1904 (96%) completed at least one choice-pair, and 1846 (93%) completed all 16 choice-pairs. Dimension weights were generally monotonic: poorer levels within each dimension were generally associated with greater utility decrements. The dimensions that impacted most on choice were, in order, Physical Functioning, Pain, Role Functioning and Emotional Functioning. Oncology-relevant dimensions with moderate impact were Nausea and Bowel Problems. Fatigue, Trouble Sleeping and Appetite had relatively small impact. The value of the worst health state was -0.096, somewhat worse than death. CONCLUSIONS: This study provides the first country-specific value set for the QLU-C10D, which can facilitate cost-utility analyses when applied to data collected with the EORTC QLQ-C30, prospectively and retrospectively.
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 | 0,014 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».