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J-GLOBAL ID：202102275825687271   整理番号：21A0293482

癌患者のためのEORTC QLQ-C30およびFACT-GのEQ-5D-5Lインデックスへのマッピング【JST・京大機械翻訳】

Mapping EORTC QLQ-C30 and FACT-G onto EQ-5D-5L index for patients with cancer

著者 (8件)： Hagiwara Yasuhiro (Department of Biostatistics, Division of Health Sciences and Nursing, The University of Tokyo, Tokyo, Japan) ,  Shiroiwa Takeru (Center for Outcomes Research and Economic Evaluation for Health, National Institute of Public Health, Wako, Japan) ,  Taira Naruto (Breast and Endocrine Surgery Department, Okayama University Hospital, Okayama, Japan) ,  Kawahara Takuya (Clinical Research Promotion Center, The University of Tokyo Hospital, Tokyo, Japan) ,  Konomura Keiko (Center for Outcomes Research and Economic Evaluation for Health, National Institute of Public Health, Wako, Japan) ,  Noto Shinichi (Center for Health Economics and QOL Research, Niigata University of Health and Welfare, Niigata, Japan) ,  Fukuda Takashi (Center for Outcomes Research and Economic Evaluation for Health, National Institute of Public Health, Wako, Japan) ,  Shimozuma Kojiro (Department of Biomedical Sciences, College of Life Sciences, Ritsumeikan University, Kusatsu, Japan)
資料名： Health and Quality of Life Outcomes (Web)  (Health and Quality of Life Outcomes (Web))
巻： 18  号： 1  ページ： 1-10  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7491A  ISSN： 1477-7525  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:EQ-5D-5L指数に対する癌治療総合(EORTC QLQ-C30)の癌品質の研究および治療および癌治療一般(FACT-G)の機能評価のため,欧州機構からの直接および間接(応答)マッピングアルゴリズムを開発する。EQ-5D-5L,EORTC QLQ-C30,およびFACT-Gを日本の固形腫瘍に対する薬物療法を受けている患者で横断的に評価したQOL-MAC研究を行った。7つの回帰法を用いて直接および間接マッピングアルゴリズムを開発した。直接マッピングは日本の価値セットに基づいた。二乗平均平方根誤差(RMSE),平均絶対誤差,および観察と予測EQ-5D-5L指数間の相関に基づく予測性能を評価した。EORTC QLQ-C30とFACT-Gのそれぞれ903と908人の患者からのデータに基づき,EORTC QLQ-C30とFACT-Gの両方に対する間接マッピングのための直接マッピングと順序ロジスティック回帰のための2部分ベータ回帰を推奨した。交差検証RMSEはEORTC QLQ-C30の2つの方法で0.101であったが,FACT-Gでは2部分ベータ回帰で0.121,順序ロジスティック回帰で0.120であった。推奨されたマッピングアルゴリズムからシミュレートした平均EQ-5D-5L指数と累積分布関数は,非常に良い健康(両方のソース測定)と貧弱な健康(FACT-Gのみ)を除いて,一般的に観察されたものと一致した。開発したマッピングアルゴリズムを用いて,コスト効率分析においてEORTC QLQ-C30またはFACT-GからEQ-5D-5L指数を生成することができ,その予測性能は以前のアルゴリズムと同等またはそれ以上であった。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  薬物療法 ,  ヨーロッパ ,  固形腫瘍
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  *癌患者 ,  癌治療 ,  *EQ-5D ,  *EORTC , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 癌 ,  EORTC QLQ-C30 ,  EQ-5D-5L ,  FACT-G ,  マッピング ,  選好に基づく測度

分類 (3件)： 泌尿生殖器の腫よう  (GM04000S) ,  消化器の腫よう  (GH04000D) ,  腫ようの薬物療法  (GE03032C)

引用文献 (36件)：

• CA Cancer J Clin; Global cancer statistics 2018: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries; F Bray, J Ferlay, I Soerjomataram, RL Siegel, LA Torre, A Jemal; 68; 2018; 394-424; 10.3322/caac.21492; citation_id=CR1
• J Immunother Cancer; Challenges in assessing the clinical utility and economic value of immune checkpoint inhibitor therapies of Cancer; PP Yu, O Eton, LP Garrison; 7; 2019; 1-6; 10.1186/s40425-018-0484-x; citation_id=CR2
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• Weinstein M, Torrance G, Mcguire A. QALYs: The Basics. Value Health. 2009;12:S5-9.
• Health Policy; EuroQol: the current state of play; R Brooks, F Charro; 37; 1996; 53-72; 10.1016/0168-8510(96)00822-6; citation_id=CR5

タイトルに関連する用語 (6件)： 癌患者 ,  EORTC ,  FACT ,  EQ-5D ,  インデックス ,  マッピング