Sensitivity to change of generic preference-based instruments (EQ-5D-3L, EQ-5D-5L, and HUI3) in the context of treatment for people with prescription-type opioid use disorder in Canada
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Using data from a randomized controlled trial for treatment of prescription-type opioid use disorder in Canada, this study examines sensitivity to change in three preference-based instruments [EQ-5D-3L, EQ-5D-5L, and the Health Utilities Index Mark 3 (HUI3)] and explores an oft-overlooked consideration when working with contemporaneous responses for similar questions-data quality. METHODS: Analyses focused on the relative abilities of three instruments to capture change in health status. Distributional methods were used to categorize individuals as 'improved' or 'not improved' for eight anchors (seven clinical, one generic). Sensitivity to change was assessed using area under the ROC (receiver operating characteristics) curve (AUC) analysis and comparisons of mean change scores for three time periods. A 'strict' data quality criteria, defined a priori, was applied. Analyses were replicated using 'soft' and 'no' criteria. RESULTS: Data from 160 individuals were used in the analysis; 30% had at least one data quality violation at baseline. Despite mean index scores being significantly lower for the HUI3 compared with EQ-5D instruments at each time point, the magnitudes of change scores were similar. No instrument demonstrated superior sensitivity to change. While six of the 10 highest AUC estimates were for the HUI3, 'moderate' classifications of discriminative ability were identified in 12 (of 22) analyses for each EQ-5D instrument, compared with eight for the HUI3. CONCLUSION: Negligible differences were observed between the EQ-5D-3L, EQ-5D-5L, and HUI3 regarding the ability to measure change. The prevalence of data quality violations-which differed by ethnicity-requires further investigation.
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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 | 0,071 | 0,186 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».