Mapping EQ5D utilities from forced vital capacity and diffusing capacity in fibrotic interstitial lung disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Fibrotic interstitial lung disease (ILD) includes a large group of conditions that lead to scarring of the lungs. The lack of available 5-level EuroQol 5D (EQ5D) data has limited the ability to conduct economic evaluations in ILD. The purpose of this study was to develop and validate a mapping algorithm that predicts EQ5D utilities from commonly collected pulmonary function measurements (forced vital capacity [FVC] and diffusing capacity of the lung for carbon monoxide [DLCO]) in fibrotic ILDs. METHODS: EQ5D utility and pulmonary function measurements from the Canadian Registry for Pulmonary Fibrosis were included. Ordinary least squares (OLS), beta regression, two-part, and tobit models were used to map EQ5D utilities from FVC or DLCO. Model performance was assessed by comparing the predicted and observed utilities. Subgroup analyses were also conducted to test how well models performed across different patient characteristics. The models were then externally validated in the Australian Idiopathic Pulmonary Fibrosis Registry. RESULTS: The OLS model performed as well as other more complex models (root mean squared error: 0.17 for FVC and 0.16 for DLCO). As with the other models, the OLS algorithm performed well across the different subgroups (except for EQ5D utilities < 0.5) and in the external validation cohort. CONCLUSION: We developed a mapping algorithm that predicts EQ5D utilities from FVC and DLCO, with the intent that this algorithm can be applied to clinical trial populations and real-world cohorts that have not prioritized collection of health-related utilities. The mapping algorithm can be used in future economic evaluations of potential ILD therapies.
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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 | 0,010 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».