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Enregistrement W2990244844 · doi:10.1002/hed.26031

Mapping the University of Washington Quality of life questionnaire onto EQ‐5D and HUI‐3 indices in patients with head and neck cancer

2019· article· en· W2990244844 sur OpenAlexaff
Robert F. Stephens, Christopher W. Noel, Jie Su, Wei Xu, Murray Krahn, Eric Monteiro, David P. Goldstein, Meredith Giuliani, Aaron R. Hansen, John R. de Almeida

Notice bibliographique

RevueHead & Neck · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensSinai Health SystemPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEQ-5DQuality of life (healthcare)MedicineHead and neckStatisticsOrdinary least squaresHead and neck cancerCancerPhysical therapyMathematicsDiseaseSurgeryHealth related quality of lifeInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is no mechanism to predict health utility (HU) values from the University of Washington Quality of Life Questionnaire (UWQoL) scores. We sought to develop a mapping algorithm capable of using UWQoL data to approximate HU scores. METHODS: Outpatients with head and neck cancer completed the UWQoL, EQ-5D, and the Health Utilities Index-Mark 3 (HUI-3). Results of the UWQoL were mapped onto both EQ-5D and HUI-3 scores using ordinary least-squares regression models. Two-part models were explored. The predictive power of the model was assessed using 10-fold cross-validation. RESULTS: = 0.628, root mean square error = 0.076). Both models demonstrated construct validity by discriminating between clinical indices of disease severity. CONCLUSIONS: The abovementioned algorithms enable researchers to perform health economic evaluations with existing UWQoL data in cases where prospectively collected HU values are not available.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,210
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,139 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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