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Enregistrement W2945734925 · doi:10.1136/bjophthalmol-2019-313899

Validation of a novel diabetic retinopathy utility index using discrete choice experiments

2019· article· en· W2945734925 sur OpenAlexaff
Eva Fenwick, Nick Bansback, Alfred Tau Liang Gan, Julie Ratcliffe, Leonie Burgess, Tien Yin Wong, Ecosse L. Lamoureux

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Ophthalmology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesRoyal Victorian Eye and Ear HospitalPfizer Australia
Mots-clésMedicineDiabetic retinopathyIndex (typography)OphthalmologyOptometryDiabetes mellitusEndocrinologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/AIMS: To validate a preference-based Diabetic Retinopathy Utility Index (DRU-I) using discrete choice experiment (DCE) methods and assess disutilities associated with vision-threatening DR (VTDR: severe non-proliferative DR, proliferative DR and clinically significant macular oedema) and associated vision impairment. METHODS: The DRU-I comprises five quality-of-life dimensions, including Visual symptoms, Activity limitation/mobility, Lighting and glare, Socio-emotional well-being and Inconvenience, each rated as no, some, or a lot of difficulty. The DRU-I was developed using a DCE comprising six blocks of nine choice sets which, alongside the EuroQoL-5D (EQ-5D-3L) and Vision and Quality of Life (VisQoL) utility instruments, were interviewer-administered to participants. To ensure the DRU-I was sensitive to severe disease, we oversampled patients with VTDR. Data were analysed using conditional logit regression. RESULTS: Of the 220 participants (mean±SD age 60.1±11.3 years; 70.9% men), 57 (29.1%) and 139 (70.9%) had non-VTDR and VTDR, respectively, while 157 (71.4%), 20 (9.4%) and 37 (17.3%) had no, mild or moderate/severe vision impairment, respectively. Regression coefficients for all dimensions were ordered as expected, with worsening levels in each dimension being less preferred (theoretical validity). DRU-I utilities decreased as DR severity (non-VTDR=0.87; VTDR=0.80; p=0.021) and better eye vision impairment (none=0.84; mild=0.78; moderate/severe=0.72; p=0.012) increased. DRU-I utilities had low (r=0.39) and moderate (r=0.58) correlation with EQ-5D and VisQoL utilities, respectively (convergent validity). DISCUSSION: The DRU-I can estimate utilities associated with vision-threatening DR and associated vision impairment. It has the potential to assess the cost-effectiveness of DR interventions from a patient perspective and inform policies on resource allocation relating to DR.

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)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,095
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,241

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,095
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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