Disease-specific Preference-based Measure of Glaucoma Health States: HUG-5 Psychometric Validation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Glaucoma is the second leading cause of irreversible blindness in the world, with 60 million people worldwide estimated to suffer from the condition. Health utility is an important outcome measure of treatment effect in economic outcomes. The available tools for the measurement of health utility in glaucoma patients do not support a preference-based algorithm required to estimate health utility. To resolve this gap in the literature, the HUG-5 (Health Utility for Glaucoma-5 dimensions) was developed. The objective of the present study was to validate the HUG-5 with accepted measures of health state and vision-specific quality of life. MATERIALS AND METHODS: The HUG-5 measures patient self-reported levels of visual discomfort, mobility, daily life activities, emotion, and social activities, as affected by the progression and management of glaucoma. To evaluate the psychometric properties, the HUG-5 was assessed for construct validity between similar and dissimilar dimensions of the National Eye Institute Visual Function Questionnaire-25 (NEI-VFQ-25) and the EuroQol's 5 Dimensions. The HUG-5 was evaluated for test-retest reliability after a 2-week period. The HUG-5 composite distributions of mild/moderate and advanced glaucoma patients were tested for differences to measure sensitivity. RESULTS: A total of 124 patients with glaucoma were administered the NEI-VFQ-25, the HUG-5, and the EuroQol's 5 Dimensions. The HUG-5 demonstrated construct validity, with convergent and discriminant support for visual discomfort, mobility, daily life activities, emotional distress, and social activities. The HUG-5 concurrently measured health-related quality of life associated with best-eye visual field loss (r=0.63, P<0.001). The HUG-5 measured health state consistently with test-retest reliability (intraclass correlation=0.91, P<0.001). The HUG-5 was established to be sensitive in detecting differences between patients with mild/moderate glaucoma and those with advanced glaucoma with a rank-sum test with continuity correction (W=693.5, P<0.001). CONCLUSIONS: This study demonstrates promising results for the HUG-5's response range and relationship with the NEI-VFQ-25 and best-eye visual field loss, highlighting the value of disease-specific preference-based scoring systems in measuring health state changes in glaucoma patients.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».