Health‐related quality of life and economic burden of vestibular loss in older adults
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Vestibular loss is a debilitating condition, and despite its high prevalence in older adults, the quality of life (QoL) burden of vestibular loss in older individuals has not been well‐studied. This report quantifies the impact on overall QoL and identifies domains of health most affected. We hypothesize vestibular loss will be associated with impairment in diverse domains of health‐related QoL. Study Design Prospective, case‐control study. Methods A convenience sample of 27 patients age ≥60 years with vestibular physiologic loss was recruited from an academic neurotology clinic. The patients did not have any identifiable cause of their vestibular loss other than aging. The convenience sample was compared to an age‐matched cross‐sectional sample of the general US population (n = 1266). The main outcome was QoL measured by the Ontario Health Utilities Index Mark III (HUI3). Results Compared to the general population, patients with vestibular loss had significantly lower overall unadjusted HUI3 scores (−0.32, p < 0.001). Multivariate regression analysis showed vestibular loss was significantly associated with poorer performance in vision (−0.11 p < 0.0001), speech (−0.15, p < 0.0001), dexterity (−0.13, p < 0.0001), and emotion (−0.07, p = 0.0065). Adjusted aggregate HUI3 was also significantly lower for vestibular loss (−0.15, p = 0.0105). These QoL decrements resulted in an average loss of 1.30 Quality‐Adjusted Life Years (QALYs). When using a $50,000/QALY willingness‐to‐pay threshold, vestibular loss was associated with a $64,929 lifetime economic burden per affected older adult, resulting in a total lifetime societal burden of $227 billion for the US population ≥60 years of age. Conclusions Loss of vestibular function with aging significantly decreases quality of life across multiple domains of well‐being. These QoL reductions are responsible for heavy societal economic burdens of vestibular loss, which reveal potential benefits of prompt diagnosis and treatment of this condition. Level of Evidence 3
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».