将世界卫生组织残疾评估时间表 (WHODAS 2.0) 映射到SF-6D上,使用瑞典一般人口数据
Anna Philipson1, Lars Hagberg2, Liselotte Hermansson2
1University Health Care Research Center, Faculty of Medicine and Health, Örebro University, Universitetssjukhuset Örebro, S-huset, vån 2, 701 85, Örebro, Sweden. anna.philipson@regionorebrolan.se.
PharmacoEconomics - open
|June 15, 2023
概括
开发了回归算法,将世界卫生组织残疾评估计划 (WHODAS 2.0) 评分与SF-6D实用度量进行映射. 对于健康经济评估,建议采用特定领域的算法,并为工作和非工作人口提供不同的模型.
科学领域:
- 卫生经济学 卫生经济学
- 心理测量 心理测量 心理测量
- 生物统计学 生物统计学
背景情况:
- 经质量调整的寿命年 (QALYs) 估计通常需要基于偏好的公用事业措施.
- 不基于偏好的工具,如世界卫生组织残疾评估表2.0 (WHODAS 2.0) 被广泛使用,但需要对基于偏好的工具进行映射,以便进行QALY计算.
- SF-6D是卫生经济评估中常用的基于偏好的工具.
研究的目的:
- 开发和验证基于回归的算法,将WHODAS 2.0分数映射到SF-6D实用值.
- 评估不同映射方法 (总分与域分) 和回归模型的性能.
- 为工作和非工作人口提供不同的算法,因为WHODAS 2.0评分的已知差异.
主要方法:
- 利用来自瑞典普通人口的2258名参与者的数据集.
- 使用普通最小平方 (OLS),通用线性模型 (GLM) 和托比特回归来映射WHODAS 2.0到SF-6D.
- 使用根平均平方误差 (RMSE),平均绝对误差 (MAE) 和R平方 (R2) 的验证模型.
主要成果:
- 通用线性模型 (GLM) 显示出最佳性能,RMSE值在0.084-0.088之间,R2值在0.503-0.608.8之间.
- 从WHODAS 2.0总体得分的映射得到了改进,包括性别作为两个人群的共同变量.
- 域级映射模型确定了特定的WHODAS 2.0领域 (例如,流动性,工作/学习,参与),提高了预测准确性,不同领域对工作与非工作群体具有重要意义.
结论:
- 开发的映射算法适合使用WHODAS 2.0数据进行健康经济评估.
- 基于域的映射算法被推用于整体得分映射,因为概念重叠不完整.
- 对于工作和非工作人口来说,需要单独的算法来准确地反映WHODAS 2.0的特征,并改进QALY估计.
