POPUP: an observational digital study reporting general population norms for the EQ-5D-5-L and HUI-3 in 8 countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aimed to estimate population norms in the US, Canada, UK, Italy, Spain, Germany, The Netherlands, and Belgium for the EQ-5D-5-L with six bolt-on dimensions (vision, breathing, tiredness, sleep, social relationships, self-confidence), and for the Health Utilities Index-Mark 3 (HUI-3). METHODS: A digital study was conducted among 9,000 general population participants, representative of age, sex, education, and region within each country. Data collection included demographics, health conditions, EQ-5D-5-L and bolt-ons, and the HUI-3. National population norms were calculated for each dimension and for utility values. Testing for differences between subgroups was performed with a Generalized Linear Model. RESULTS: The proportion of respondents reporting severe-to-extreme problems at dimension level was highest on the EQ-5D-5-L dimensions pain/discomfort (5.5%) and anxiety/depression (5.6%), and on the HUI-3 dimensions pain (5.7%), emotion (5.4%), and cognition (4.1%). Severe-to-extreme problems on the EQ-5D-5-L bolt-on dimensions were social relationships (8.0%), sleep (7.6%), tiredness (7.4%), self-confidence (5.1%), vision (3.7%), and breathing (2.0%). Mean EQ-5D-5-L utility values for all countries combined displayed a U-shape by age and ranged between 0.819 and 0.871, whereas HUI-3 utility values ranged between 0.717 and 0.768 without a clear pattern. The impact of age by sex on EQ-5D-5-L utility values was country-specific. HUI-3 utilities did not show a linear trend by age, and no difference was found by sex. Italy had the highest mean EQ-5D-5-L utility values, while the Netherlands and Spain had the highest values according to the HUI-3. The lowest utility values were observed in the UK, for both instruments. Utility values differed significantly by education, employment, place of residence, needing a caregiver, being on sick leave and having health conditions such as dementia, MS, depression, rheumatoid arthritis, systemic lupus erythematosus and heart failure. CONCLUSIONS: Important differences in reporting problems and in utility values were found between countries and subgroups, highlighting the need for country-specific population norms.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».