Calculating Utilities From the Spine Oncology Study Group Outcomes Questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: General population utility valuation study. OBJECTIVE: The aim of this study was to develop a technique for calculating utilities from the Spine Oncology Study Group Outcomes Questionnaire v2.0 (SOSGOQ2.0). SUMMARY OF BACKGROUND DATA: The ability to calculate quality-adjusted life-years (QALYs) for metastatic spine disease would enhance treatment decision-making and facilitate economic analysis. QALYs are calculated using utilities. METHODS: Using a hybrid concept-retention and factorial analysis shortening approach, we first shortened the SOSGOQ2.0 to eight items (SOSGOQ-8D). This was done to lessen the cognitive burden of the utility valuation exercise. A general population sample of 2730 adults was then asked to evaluate 12 choice sets based on SOSGOQ-8D health states in a Discrete Choice Experiment. A utility scoring rubric was then developed using a mixed multinomial-logit regression model. RESULTS: We were able to reduce the SOSGOQ2.0 to an SOSGOQ-8D with a mean error of 0.003 and mean absolute error of 3.078 compared to the full questionnaire. The regression model demonstrated good predictive performance and was used to develop a utility scoring rubric. Regression results revealed that participants did not regard all SOSGOQ-8D items as equally important. CONCLUSION: We provide a simple technique for converting the SOSGOQ2.0 to utilities. The ability to evaluate QALYs in metastatic spine disease will facilitate economic analysis and patient counseling. We also quantify the importance of individual SOSGOQ-8D items. Clinicians should heed these findings and offer treatments that maximize function in the most important items.Level of Evidence: 3.
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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 | 0,018 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».