Meta-analysis of health state utility values measured by EuroQol 5-dimensions (EQ5D) questionnaire in Chinese women with breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background To synthesise EQ5D health state utility values in Chinese women with breast cancer for parameterising a cost utility model. Methods Eligible studies had to report health state utility values measured by EQ-5D in Chinese women diagnosed with breast cancer. Risk of bias was assessed using the Newcastle Ottawa Scale (NOS). Data from single arm studies was pooled using meta-analysis of single proportions to provide overall point estimates and 95% confidence intervals for fixed and random effects models using the inverse variance and Der Simonian-Laird methods respectively. Heterogeneity was evaluated using the I 2 statistic and sensitivity analysis and meta-regression were conducted. Results Five papers were included, when all studies were combined (n = 4,100) the mean utility (95% confidence interval) for random effects model was 0.83 (0.78, 0.89); for TNM 0-1 0.85 (0.75, 0.95); for TNM II 0.85 (0.78, 0.93); for TNM III 0.83 (0.77, 0.90) and for TNM IV 0.73 (0.63, 0.82).The utility of patients in State P (first year after primary breast cancer) 0.84 (0.80, 0.88); in State R (first year after recurrence) 0.73 (0.69, 0.76), in State S (second and following years after primary breast cancer or recurrence) 0.88 (0.83, 0.92); and in State M (metastatic disease) 0.78 (0.74, 0.82). Mean utility for duration since diagnosis 13 to 36 months was 0.88 (0.80, 0.96, I 2 =95%); for 37 to 60 months 0.89 (0.82, 0.96, I 2 =90%); for more than 60 months 0.86 (0.76, 0.96, I 2 =90%). Mean utility for chemotherapy was 0.86 (0.79, 0.92, I 2 =97%); for radiotherapy 0.83 (0.69, 0.96, I 2 =97%); surgery 0.80 (0.69, 0.91, I 2 =98%); concurrent chemo-radiation 0.70 (0.60, 0.81, I 2 =86%) and endocrine therapy 0.90 (0.83, 0.97, I 2 =91%). Conclusion: This study synthesises the evidence for health state utility values for Chinese women with breast cancer which is useful to inform cost utility models.
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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 | 0,025 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».