A Systematic Literature Review of Important and Meaningful Differences in the EQ-5D Index and Visual Analog Scale Scores
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We aimed to provide a comprehensive summary, synthesis, and appraisal of minimally important difference (MID) estimates for EQ-5D instruments. METHODS: We conducted a systematic search using relevant terms related to "minimally/clinically, meaningful/ important difference/change" and "EQ-5D" in 6 major databases, including MEDLINE, Embase, PsycINFO, CINAHL, Scopus, and Cochrane Library (up to January 2023). We included studies that provided at least 1 original MID estimate for the EQ-5D. RESULTS: A total of 90 studies reporting 840 MID estimates were included. MID estimates for the EQ-5D-3L index score ranged from 0.075 to 0.8 using distribution-based approaches (239 estimates; 20 studies), from 0.003 to 0.72 using anchor-based approaches (189 estimates; 43 studies), and from 0.038 to 0.082 using instrument-defined approaches (4 estimates; 1 study). For the EQ-5D-5L, MID estimates ranged from 0.023 to 0.115 using distribution-based approaches (17 estimates; 12 studies), from 0.01 to 0.41 using anchor-based approaches (97 estimates; 15 studies), and from 0.037 to 0.101 using instrument-defined approaches (62 estimates; 8 studies). For the EQ visual analog scale, MID estimates ranged from 0.96 to 16.6 using distribution-based approaches (87 estimates; 14 studies) and from 0.42 to 51.0 using anchor-based approaches (84 estimates; 24 studies). MID estimates varied by underlying clinical conditions, baseline scores, and direction of change. CONCLUSIONS: A wide range of MID estimates for EQ-5D instruments were identified, highlighting the variability of MID across populations, estimation methods, direction of change, baseline scores, and EQ-5D versions. These factors should be carefully considered when selecting an appropriate MID for interpreting EQ-5D scores.
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 | 0,042 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».