| 摘 要： | 目的:为将非效用量表测量结果转化为健康效用值提供方法学参考。方法:查阅国内外文献,总结健康效用值测量中的映射法及其相关模型,并以生存质量量表测量结果转换成欧洲五维健康量表效用值为例,介绍各模型在概率映射中的应用。结果:映射法可通过建立非效用量表和效用量表之间的映射关系,进而得到健康效用值;其常用模型包括普通最小二乘法(OLS)模型、最小绝对离差法(CLAD)模型、Tobit模型、多元Logistic回归(MNL)模型、贝叶斯网络(BN)模型等。其中,OLS模型相对简单,预测效度较好,但会受到天花板效应的限制;Tobit模型不受天花板或地板效应的限制,当误差项满足方差齐性及正态性时,其预测结果优于OLS模型;CLAD模型可用于误差项非方差齐性不适用Tobit模型的情况;MNL模型先通过回归分析确定一种健康状态,再确定其效用值;BN模型预测效度较好,且不涉及计量经济学中的诸多假设和限制条件,但其构建过程受领域专家的影响较大。使用MNL或BN模式计算健康效用值的方法主要有蒙特卡洛模拟法、期望效用值法和最大可能概率法等。利用拟合优度、调整拟合优度、平均误差、均方误差、平均绝对误差等指标进行模型性能评价,可选出最优模型,进而计算健康效用值。结论:由于各映射模型各有优缺点,在临床研究中需要根据实际情况选择不同的映射模型。
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