Creating a Multiply Imputed Value Set for the EQ-5D-5L in Canada: State-Level Misspecification Terms Are Needed to Characterize Parameter Uncertainty Correctly
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Parameter uncertainty in EQ-5D-5L value sets often exceeds the instrument's minimum important difference, yet this is routinely ignored. Multiple imputation (MI) accounts for parameter uncertainty in the value set; however, no valuation study has implemented this methodology. Our objective was to create a Canadian MI value set for the EQ-5D-5L, thus enabling users to account for parameter uncertainty in the value set. METHODS: = 1,073), we first refit the original model followed by models with state-level misspecification. Models were compared based on the adequacy of 95% credible interval (CrI) coverage for out-of-sample predictions. Using the best-fitting model, we took 100 draws from the posterior distribution to create 100 imputed value sets. We examined how much the standard error of the estimated mean health utilities increased after accounting for parameter uncertainty in the value set by using the MI and original value sets to score 2 data sets: 1) a sample of 1,208 individuals from the Canadian general public and 2) a sample of 401 women with breast cancer. RESULTS: The selected model with state-level misspecification outperformed the original model (95% CrI coverage: 94.2% v. 11.6%). We observed wider standard errors for the estimated mean utilities on using the MI value set for both the Canadian general public (MI: 0.0091; original: 0.0035) and patients with breast cancer (MI: 0.0169; original: 0.0066). DISCUSSION AND CONCLUSIONS: We provide 1) the first MI value sets for the EQ-5D-5L and 2) code to construct MI value sets while accounting for state-level model misspecification. Our study suggests that ignoring parameter uncertainty in value sets leads to falsely narrow SEs. HIGHLIGHTS: Value sets for health state utility instruments are estimated subject to parameter uncertainty; this parameter uncertainty may exceed the minimum important difference of the instrument, yet it is not fully captured using current methods.This study creates the first multiply imputed value set for a multiattribute utility instrument, the EQ-5D-5L, to fully capture this parameter uncertainty.We apply the multiply imputed value set to 2 data sets from 1) the Canadian general public and 2) women with invasive breast cancer.Scoring the EQ-5D-5L using a multiply imputed value set led to wider standard error estimates, suggesting that the current practice of ignoring parameter uncertainty in the value set leads to falsely low standard errors.Our work will be of interest to methodologists and developers of the EQ-5D-5L and users of the EQ-5D-5L, such as health economists, researchers, and policy makers.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,014 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».