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The relationship between EQ-5D, HAQ and pain in patients with rheumatoid arthritis.

Published date 2013 Jan 21

The relationship between EQ-5D, HAQ and pain in patients with rheumatoid arthritis.

関節リウマチ患者におけるEQ-5D、HAQと痛みの関係。

Published date

2013-01-21

Author

Mónica Hernández Alava, Allan Wailoo, Fred Wolfe, Kaleb Michaud

Affiliation

Health Economics and Decision Science, School of Health and Related Research, University of Sheffield, Sheffield S1 4DA, UK.

Abstract

OBJECTIVE: This study aims to provide robust estimates of EQ-5D as a function of the HAQ and pain in patients with RA.

 

METHOD: Repeated observations were made of patients diagnosed with RA in a US observational cohort (n = 100 398 observations) who provided data on HAQ, pain on a visual analogue scale and the EQ-5D questionnaire. We used a bespoke statistical method based on mixture modelling to appropriately reflect the characteristics of the EQ-5D instrument and to compare this with results from standard multiple regression.

 

RESULTS: EQ-5D can be predicted from summary HAQ and pain scores. We identify four different classes of respondents who differ in terms of disease severity. Unlike the multiple regression, the mixture model exhibits very good fit to the data and does not suffer from problems of bias or predict values outside the feasible range.

 

CONCLUSION: It is appropriate to model the relationship between HAQ and EQ-5D but only if suitable statistical methods are applied. Linear models underestimate the quality-adjusted life year benefits, and therefore the cost-effectiveness, of therapies. The bespoke mixture model approach outlined here overcomes this problem. The addition of pain as an explanatory variable greatly improves the estimates. Reimbursement agencies rely on these types of analyses when formulating policy on the use of new drug therapies. Clinicians as well as economists should be concerned with these issues.

 

目的本研究は、HAQの機能とRA患者における痛みとしてEQ-5Dの豊富な推定値を提供することを意図する。


方法:反復観察は、HAQ(視覚のアナログ・スケールとEQ-5Dのアンケートに関する痛み)に関するデータを提供した米観察的なコホート(n = 100 398観察)でRAと診断される患者でできていた。
我々は、適切にEQ-5Dの器具の特性を反映して、標準重回帰からこれを結果と比較するために混合物モデリングに基づく注文の統計方法を使用した。


結果EQ-5Dは要約したHAQから予測されることができる、そして、痛みはスコアする。
我々は、重症度に関して異なる回答者の4つの異なる種類を確認する。
重回帰とは異なり、混合物モデルは非常に良好な適合をデータに示して、バイアスの問題の被害を被らないか、可能な範囲の外側で値を予測しない。


結論しかし、適切な統計方法が適用される場合だけ、HAQとEQ-5Dの関係をモデル化することは適当である。
線形モデルは、質調整生存年の利点、したがって、費用効果(治療法の)を過小評価する。
ここで概説される注文の混合物モデル・アプローチは、この問題を解決する。
説明的な変数としての痛みの追加は、推定値を非常に改善する。
新しい薬物療法の使用に関する政策を作成するとき、返済エージェンシーはこの種の分析に頼る。
臨床医ならびに経済学者は、これらの問題に関心を持たなければならない。


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