<p>Predicting EQ-5D-5L Utility Scores from the Oswestry Disability Index and Roland-Morris Disability Questionnaire for Low Back Pain</p>
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cost utility analysis is important for measuring the impact of chronic disease and helps clinicians and policymakers in patient management and policy decisions, but generic preference-based measures are not always considered in clinical studies. OBJECTIVE: To evaluate if health-related quality-of-life (HRQoL)-specific questionnaires used in chronic low back pain (CLBP) can predict EQ-5D-5L utility scores. METHODS: The data come from an online survey on low back pain conducted between October 2018 and January 2019. Health utility scores for EuroQol Five Dimensions Five Levels (EQ-5D-5L) were calculated with the recommended model of Xie et al. The EQ-5D-5L health states ranged from -0.148 for the worst (55555) to 0.949 for the best (11111). Univariate and multivariate linear regression were performed to predict EQ-5D-5L with Oswestry Disability Index (ODI), Roland-Morris Disability Questionnaire (RMDQ) and clinical variables. RESULTS: Analyses were performed in 408 subjects who completed the questionnaires EQ-5D-5L, ODI or RMDQ. Median (range) of EQ-5D-5L was 0.622 (-0.072 to 0.905). There was high correlation between EQ-5D-5L and ODI (r=-0.78, p<0.001), while it was moderate with RMDQ (r=-0.62, p<0.001). The multivariate model to predict EQ-5D-5L with ODI explained 67.6% of variability, and the correlation between actual and predicted EQ-5D-5L was 0.82. Principal predictors were ODI, duration of LBP, invalidity, health satisfaction (0-10 cm), life satisfaction (0-10 cm), and intensity of pain today (0-10 cm). CONCLUSION: Data from this study demonstrated that individual correlation between ODI and EQ-5D-5L was high, but moderate with RMDQ. Correlations between actual and predicted EQ-5D-5L from multivariate models were higher and very high. Considering these results, the multivariate model can be used in similar studies for patient with CLBP to estimate the utility scores from the ODI when the EQ-5D-5L was not measured.
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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 | 0,151 | 0,117 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».