Mapping the Modified Rankin Scale (mRS) Measurement into the Generic EuroQol (EQ-5D) Health Outcome

普通最小二乘法 多项式logistic回归 改良兰金量表 统计 关税 逻辑回归 计量经济学 公式-5D 医学 比例(比率) 均方误差 多项式分布 数学 计算机科学 精算学 疾病 内科学 地理 经济 缺血性中风 地图学 国际贸易 健康相关生活质量 缺血
作者
Oliver Rivero‐Arias,Mélissa Ouellet,Alastair Gray,Jane Wolstenholme,Peter M. Rothwell,Ramón Luengo-Fernández
出处
期刊:Medical Decision Making [SAGE Publishing]
卷期号:30 (3): 341-354 被引量:149
标识
DOI:10.1177/0272989x09349961
摘要

Background. Mapping disease-specific instruments into generic health outcomes or utility values is an expanding field of interest in health economics. This article constructs an algorithm to translate the modified Rankin scale (mRS) into EQ-5D utility values. Methods. mRS and EQ-5D information was derived from stroke or transient ischemic attack (TIA) patients identified as part of the Oxford Vascular study (OXVASC). Ordinary least squares (OLS) regression was used to predict UK EQ-5D tariffs from mRS scores. An alternative method, using multinomial logistic regression with a Monte Carlo simulation approach (MLogit) to predict responses to each EQ-5D question, was also explored. The performance of the models was compared according to the magnitude of their predicted-to-actual mean EQ-5D tariff difference, their mean absolute and mean squared errors (MAE and MSE), and associated 95% confidence intervals (CIs). Out-of-sample validation was carried out in a subset of coronary disease and peripheral vascular disease (PVD) patients also identified as part of OXVASC but not used in the original estimation. Results. The OLS and MLogit yielded similar MAE and MSE in the internal and external validation data sets. Both approaches also underestimated the uncertainty around the actual mean EQ-5D tariff producing tighter 95% CIs in both data sets. Conclusions. The choice of algorithm will be dependent on the study aim. Individuals outside the United Kingdom may find it more useful to use the multinomial results, which can be used with different country-specific tariff valuations. However, these algorithms should not replace prospective collection of utility data.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
排骨炖豆角完成签到,获得积分10
刚刚
CAST1347完成签到,获得积分0
1秒前
糖豆发布了新的文献求助10
1秒前
飘逸抽屉发布了新的文献求助10
1秒前
貔貅发布了新的文献求助10
1秒前
动人的ccc完成签到,获得积分10
1秒前
Awalong完成签到,获得积分10
1秒前
AJY完成签到,获得积分10
2秒前
强健的蚂蚁完成签到,获得积分10
2秒前
超级采白完成签到,获得积分10
3秒前
咸鱼丿猫发布了新的文献求助10
3秒前
艳艳子完成签到,获得积分10
3秒前
光亮的萍完成签到,获得积分10
3秒前
小由完成签到,获得积分10
3秒前
光亮的万天完成签到 ,获得积分10
3秒前
4秒前
想发sci完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
4秒前
5秒前
斯文败类应助好汉采纳,获得10
5秒前
6秒前
123发布了新的文献求助10
7秒前
peng完成签到,获得积分10
7秒前
lvlvlvsh发布了新的文献求助10
8秒前
牛123456发布了新的文献求助10
8秒前
17160075653完成签到,获得积分10
8秒前
李健的粉丝团团长应助zwc采纳,获得10
9秒前
司徒恋风发布了新的文献求助10
9秒前
冷酷严青发布了新的文献求助10
9秒前
LiuMeng完成签到,获得积分10
10秒前
怡然未来发布了新的文献求助10
10秒前
尔东先生完成签到,获得积分10
10秒前
CuO完成签到,获得积分10
11秒前
若愚发布了新的文献求助10
11秒前
豆西豆完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
123完成签到,获得积分10
12秒前
是一个小朋友完成签到,获得积分10
13秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Developing Genetic Editing Tools for Lysobacter 2000
卤化钙钛矿人工突触的研究 2000
Моделирование процессов самоорганизации в кристаллообразующих системах 1000
History of U.S. Space Surveillance and Satellite Cataloging 1000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6519589
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8312400
关于积分的说明 17775094
捐赠科研通 5621535
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2926733
邀请新用户注册赠送积分活动 1903606
关于科研通互助平台的介绍 1764206