EQ-5D-5L and SF-6Dv2 utility scores in people living with chronic low back pain: a survey from Quebec
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe how chronic low back pain (CLBP) impacts on utility scores and which patients' characteristics most affect these scores in the province of Quebec. SETTINGS: Province of Quebec, Canada. PARTICIPANTS: 569 adult patients with CLBP. METHODS AND OUTCOMES: An online survey on low back pain was conducted between October 2018 and January 2019. The EuroQol Five Dimensions (EQ-5D-5L) and the Short Form Six Dimensions version 2 (SF-6Dv2) are two generic preference-based measures used to evaluate health-related quality of life (HRQoL) and provide quality-adjusted life-year utility values. RESULTS: The number of subjects who agreed to participate was 610, but 41 were excluded because 8 had low back pain for less than 3 months and 33 did not start the survey. A total of 569 subjects were analysed, but only 410 completed the survey up to the EQ-5D-5L or SF-6Dv2 sections. Median (range) of EQ-5D-5L was 0.622 (-0.072 to 0.905), and mean (range) of SF-6Dv2 and EQ-Visual Analogue Scale was 0.561 (0.301-0.829) and 51.0 (0-100), respectively. In all multivariate models, health or life satisfaction increased the health utility score, while pain reduced it. Co-occurring health problems were present for a majority (68%) of participants, mainly fatigue/insomnia (57.4%), musculoskeletal disorder (56.2%) and mental disorder (44%). CONCLUSION: This study provided utility scores with EQ-5D-5L and SF-6Dv2 in patients with CLBP in Quebec, and results were similar to other studies conducted in different settings. These values were well below those reported in the Quebec general population and highlight the association between CLBP and HRQoL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».