Health utilities of patients with epilepsy in a Canadian population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Health state utilities are required to obtain quality adjusted life years, a common metric that informs clinical decision-making at individual, group, and health policy levels. Health state utilities are different from health-related quality of life, and their distribution across patients with epilepsy, as well as the factors that impact them, have not been studied in depth. We aimed to describe the distribution of health state utilities in people with epilepsy and the impact of different combinations of clinical and demographic factors on health state evaluation. METHODS: We performed a retrospective analysis of patients' data prospectively collected in the Calgary Comprehensive Epilepsy Program registry. Patient-reported health state utilities were measured using the 5-level EuroQol 5-Dimension scale (EQ-5D-5L) completed at their initial assessment. EQ-5D-5L index scores were derived via the time trade-off approach based on Canadian norms, and their distribution across different health states and patient characteristics was obtained. The Tobit regression model was used to evaluate the determinants of EQ-5D-5L index scores. RESULTS: Of 1446 patients included in this analysis, 724 (50.5%) were female. The median (interquartile range) Canada-normed EQ-5D-5L index score was .87 (.71-.91). Patients with significantly lower health utilities were more likely to be female (p = .008), to be older (p = .034), to be unmarried (p = .013), to have failed to achieve 1-year seizure freedom (p < .001), to have no postsecondary education (p = .028), to be depressed (p < .001), to have antiseizure medication side effects (p = .001), to be unemployed (p < .001), and to be unable to drive (p < .001). A look-up table of health utilities based on combinations of clinical-demographic characteristics was produced. SIGNIFICANCE: Health utility estimates for combinations of different health states in people with epilepsy attending specialty clinics are now available. These can help guide clinical decision-making in routine clinical practice, economic evaluations of treatment interventions, and health care policies.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».