Comparison of the measurement properties of the EQ-5D-5L and SF-6Dv2 among overweight and obesity populations in China
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate and compare the measurement properties of the EQ-5D-5L and SF-6Dv2 among Chinese overweight and obesity populations. METHODS: A representative sample of Chinese overweight and obesity populations was recruited stratified by age, gender, body mass index (BMI), and area of residence. Social-demographic characteristics and self-reported EQ-5D-5L and SF-6Dv2 responses were collected through the online survey. The agreement was assessed using intraclass correlation coefficients (ICC). Convergent validity and known-group validity were examined using Spearman's rank correlation and effect sizes, respectively. The test-retest reliability was assessed using among a subgroup of the total sample. Sensitivity was compared using relative efficiency and receiver operating characteristic. RESULTS: A total of 1000 respondents (52.0% male, mean age 51.7 years, 67.7% overweight, 32.3% obesity) were included in this study. A higher ceiling effect was observed in EQ-5D-5L than in SF-6Dv2 (30.6% vs. 2.1%). The mean (SD) utility was 0.851 (0.195) for EQ-5D-5L and 0.734 (0.164) for SF-6Dv2, with the ICC of the total sample was 0.639 (p < 0.001). The Spearman's rank correlation (range: 0.186-0.739) indicated an acceptable convergent validity between the dimensions of EQ-5D-5L and SF-6Dv2. The EQ-5D-5L showed basically equivalent discriminative capacities with the SF-6Dv2 (ES: 0.517-1.885 vs. 0.383-2.329). The ICC between the two tests were 0.939 for EQ-5D-5L and 0.972 for SF-6Dv2 among the subgroup (N = 150). The SF-6Dv2 had 3.7-170.1% higher efficiency than the EQ-5D-5L at detecting differences in self-reported health status, while the EQ-5D-5L was found to be 16.4% more efficient at distinguishing between respondents with diabetes and non-diabetes. CONCLUSIONS: Both the EQ-5D-5L and SF-6Dv2 showed comparable reliability, validity, and sensitivity when used in Chinese overweight and obesity populations. The two measures may not be interchangeable given the systematic difference in utility values between the EQ-5D-5L and SF-6Dv2. More research is needed to compare the responsiveness.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».