Estimating health state utilities in Duchenne muscular dystrophy using the health utilities index and EQ-5D-5L
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The progression of Duchenne muscular dystrophy (DMD) is characterized by loss of ambulation, respiratory insufficiency, cardiomyopathy, and early mortality. DMD profoundly impacts health-related quality-of-life (HRQoL). However, few health state utility data exist; published utilities tend to be derived from small samples for a limited number of health states and are often based on caregiver-reported patient health status. This study estimated utility values for varied clinical and functional health states in DMD, based on patient-reported health status. Methods Individuals with DMD in the US aged 12–40 years completed the EQ-5D (5-level) and Health Utilities Index (HUI) preference-based instruments. Based on responses to a clinical questionnaire, participants self-classified into functional health states according to level of lower and upper limb function, use of respiratory support, and presence of cardiomyopathy. Mean [standard deviation (SD)] utility and EQ-5D visual analogue scale (VAS) scores were estimated according to health state; and median (interquartile range) attribute levels calculated to understand which domains of health are most severely affected in DMD. Results Of 63 males with DMD, mean (SD) age was 19.8 (6.1) years and 11 (17.5%) were ambulatory. Mean (SD) utility values were 0.92 (0.08; HUI2), 0.84 (0.20; HUI3), and 0.84 (0.13; EQ-5D) for ambulatory patients without cardiomyopathy (n = 10). For non-ambulatory patients with moderately impaired upper limb function, night and daytime ventilation without cardiomyopathy, mean (SD) utilities were 0.49 (0.07) for the HUI2, 0.16 (0.15) for the HUI3 and 025 (0.14) for the EQ-5D. Mean (SD) VAS scores for the same health states were 91 (9) and 83 (21), respectively. In addition to impairments in mobility/ambulation, and self-care, attributes like usual activities and pain also showed notable effects of DMD. Conclusions In DMD, although a relationship between disease progression and HRQoL is observed, there is large variability in utility within functional health states, and across instruments. Utility values for less severe non-ambulatory health states described by level of upper limb function are novel. These utility values, derived based on direct patient feedback rather than from caregiver report, are relevant to individuals of varying functional statuses and augment scarce DMD-specific utility data.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».