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Enregistrement W2806016224 · doi:10.2217/cer-2017-0029

Comparison of EQ-5D and SF-36 in untreated patients with symptoms of intermittent claudication

2018· article· en· W2806016224 sur OpenAlexaff
Anil Vaidya, Marie‐Claire Kleinegris, Johan L. Severens, Bram Ramaekers, Arina J. ten Cate‐Hoek, Hugo Ten Cate, Manuela Joore

Notice bibliographique

RevueJournal of Comparative Effectiveness Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Artery Disease Management
Établissements canadiensGlaxoSmithKline (Canada)University of Alberta
Organismes subventionnairesUniversiteit Maastricht
Mots-clésMedicineEQ-5DValuation (finance)Intermittent claudicationQuality of life (healthcare)Physical therapyTariffQuality-adjusted life yearHealth related quality of lifeArterial diseaseDiseaseFinanceSurgeryInternal medicineCost effectiveness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To compare health-related quality of life (HRQoL) descriptions and utility scores in newly diagnosed peripheral arterial disease (PAD) patients, using two most widely used instruments, EuroQol 5D (EQ-5D) and Medical Outcome Study 36-item Short-Form Health Status Survey (SF-36). METHODS: Patients' self-assessment of HRQoL was measured by the Dutch versions of the EQ-5D and SF-36 in the 204 patients. RESULTS: Mean utility scores ranged from 0.675 for Short-Form Six-Dimension, 0.648 for the EQ-5D UK tariff and 0.715 for the Dutch EQ-5D tariff. A moderate correlation between the utility scores was found due to different valuation techniques of these instruments. CONCLUSION: Both instruments have clinical validity for use in the PAD and can be used alongside each other to provide a holistic assessment of the HRQoL. Before using these two instruments interchangeably for utility score calculations and healthcare resource allocation, a thorough sensitivity analysis is necessary to explore the robustness of the value argument based on these utility scores.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,127
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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