DOI: https://doi.org/10.1186/s12955-024-02294-3
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39304893
تاريخ النشر: 2024-09-20
المؤلف: Siobhan Bourke وآخرون
الموضوع الرئيسي: أنظمة الصحة، التقييمات الاقتصادية، جودة الحياة
نظرة عامة
تدرس هذه الدراسة الفرق المهم الحد الأدنى (MID) لاستبيان EQ-5D-5L وEORTC QLQ-C30 لدى مرضى السرطان، بهدف تقديم تفسير أوضح للتغيرات في جودة الحياة المرتبطة بالصحة (HRQoL). باستخدام بيانات من مجموعة بيانات السرطان 2015، استخدم الباحثون طرقًا قائمة على المراسي لتقدير MIDs لكل من مؤشر منفعة EQ-5D-5L ومقياس EQ-Visual Analogue (EQ-VAS)، بالإضافة إلى مجالات مختلفة من EORTC QLQ-C30. تم تقييم المراسي السريرية والمبلغ عنها من قبل المرضى من حيث قوة الارتباط، وتم حساب MIDs باستخدام الانحدار الخطي والنهج القائم على التوزيع.
كشفت النتائج أنه بالنسبة لمؤشر منفعة EQ-5D-5L في أستراليا، تراوحت MIDs للتحسين بين 0.01 و0.06، بينما كانت MIDs للتدهور بين -0.04 و-0.03، مع MID مرجح قدره 0.03. أظهر EQ-VAS MID ثابتًا قدره 5 نقاط لكل من التحسين والتدهور. بالنسبة لـ EORTC QLQ-C30، تم تحديد تغييرات ذات دلالة عبر مجالات مختلفة، مع تغييرات محددة مطلوبة للوظائف البدنية، والدور، والعاطفية، والاجتماعية. بشكل عام، تسلط هذه الدراسة الضوء على MIDs أقل مما تم الإبلاغ عنه سابقًا، مما يشير إلى أن استخدام مجموعة بيانات محددة للسرطان في العالم الحقيقي قد يوفر تقديرات أكثر دقة، والتي يمكن أن تفيد تصميم التجارب السريرية وتقييم فعالية العلاج لدى مرضى السرطان.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على أهمية جودة الحياة المرتبطة بالصحة (HRQoL) كملحق حيوي لنقاط النهاية السريرية لمرضى السرطان، مشددة على دورها في التقاط التجارب الذاتية للأفراد بشأن رفاههم البدني والعاطفي. تعتبر مقاييس HRQoL، وخاصة EQ-5D-5L وEORTC QLQ-C30، ضرورية لفهم تجارب المرضى وتأثيرات العلاج، فضلاً عن تقييم التغيرات ذات الدلالة السريرية في الرفاه. لقد اكتسب EQ-5D زخمًا كأداة لتقييم النتائج السريرية (COA) في التقديمات التنظيمية، مع استخدام ملحوظ في تقييمات التكنولوجيا الصحية (HTA) وعمليات السداد، على الرغم من عدم وجود تضمين إلزامي في التقديمات للوكالات مثل FDA وEMA.
يناقش النص أيضًا المصطلحات والتفسيرات المتنوعة للتغيرات ذات الصلة سريريًا بين الهيئات التنظيمية، وخاصة التمييز بين تركيز FDA على التغيرات على مستوى الأفراد وتركيز EMA على الفروق المهمة الحد الأدنى (MID). تبرز تفضيلات FDA للاستجابات الفردية على الفروق على مستوى المجموعة الحاجة إلى تقديرات MID قوية لتفسير تغييرات HRQoL بشكل ذي معنى. بينما يعمل EORTC على إنشاء MIDs لـ QLQ-C30، فإن تقديرات MID الحالية لـ EQ-5D-5L في السرطان محدودة، مع توفر قيم سابقة فقط لـ EQ-5D-3L. وهذا يسلط الضوء على فجوة حاسمة في الأدبيات بشأن تطبيق مقاييس HRQoL في رعاية السرطان.
طرق البحث
في هذه الدراسة، استخدم المؤلفون تصميم مجموعة سكانية طولية لتقدير الفرق المهم الحد الأدنى (MID) داخل المرضى ودرجات خطأ القياس (MDC) لأدوات EQ-5D-5L وEORTC QLQ-C30. من خلال اعتماد تعريف EMA لـ MID كما أيدته TGA، كانت الدراسة تهدف إلى ضمان التناسق بين التعريفات التنظيمية ومصدر البيانات الأسترالي. من الجدير بالذكر أن هذا البحث رائد في استخدام البيانات الملاحظة لاشتقاق MID في العالم الحقيقي لأدوات EORTC QLQ-C30 وEQ-5D، متجاوزًا حدود بيانات التجارب السريرية.
لتكملة النتائج الأساسية لـ MID، حسبت الدراسة أيضًا تغييرًا سريريًا قابلًا للاكتشاف (MCD) قائمًا على التوزيع باستخدام نسبتين من الانحراف المعياري (0.3 و0.5) جنبًا إلى جنب مع الخطأ المعياري للقياس (SEM)، والذي يعرف بأنه \( \text{SEM} = \text{SD} \times \sqrt{1 – r} \)، حيث يمثل \( r \) معامل الموثوقية (0.85 لكل من EORTC QLQ-C30 وEQ-5D-5L). تم اشتقاق حجم التأثير (ES) من خلال قسمة تقدير MID/MCD على الانحراف المعياري لدرجة جودة الحياة المرتبطة بالصحة (HRQoL) العامة، مع وجود MID/MCD صالح يشير إليه ES بين \( \geq 0.2 \) و \( < 0.5 \)، وفقًا لإرشادات كوهين.
النتائج
يوفر قسم النتائج نظرة شاملة على الخصائص السكانية والسريرية للمرضى المشاركين في دراسات EQ-5D-5L وEORTC QLQ-C30. كان لدى كلا العيّنتين متوسط عمر قدره 63 عامًا، مع أغلبية من المشاركات الإناث (56% في EQ-5D-5L و55% في EORTC QLQ-C30). كان سرطان الثدي هو التشخيص الأكثر شيوعًا (35%)، يليه السرطانات البولية التناسلية (22% لـ EORTC QLQ-C30 و23% لـ EQ-5D-5L). من الجدير بالذكر أن عينة EORTC QLQ-C30 تضمنت نسبة أعلى من المرضى الذين يعانون من نقائل بعيدة (6%) مقارنة بعينة EQ-5D-5L (3%).
كشفت تحليلات الارتباط أن درجات مؤشر منفعة EQ-5D-5L أظهرت ارتباطات معتدلة (|r| ≥ 0.30) مع المراسي الصحية المبلغ عنها من قبل المرضى، بينما كانت الارتباطات مع EQ-VAS والمراسي السريرية (حالة أداء ECOG) عمومًا ضعيفة. تراوحت تقديرات الفرق المهم الحد الأدنى (MID) لـ EQ-5D-5L بين 0.01 و0.06، مع MID متوسط مرجح قدره 0.03 لكل من التحسين والتدهور. بالنسبة لـ EQ-VAS، تراوحت تقديرات MID للتحسين بين 4 و6، بينما تراوحت تقديرات التدهور من -4.00 إلى -5.00. أظهرت مقاييس EORTC QLQ-C30 الفرعية أيضًا تقديرات MID متسقة، مؤكدة القيم الإيجابية المتوقعة للتحسين والقيم السلبية للتدهور.
مناقشة
أجرت هذه الدراسة تحليلًا استعاديًا لمجموعة بيانات السرطان 2015 لتقدير الفروق المهمة الحد الأدنى (MIDs) لمؤشر منفعة EQ-5D-5L، ومقياس EQ البصري (EQ-VAS)، وEORTC QLQ-C30 بين مرضى السرطان. شمل التحليل 799 مريضًا ببيانات كاملة عبر نقاط زمنية متعددة، مستخدمًا كل من مقاييس EQ-5D-5L وEORTC QLQ-C30. أشارت النتائج إلى أن تقديرات MID المحددة بالمراسي لـ EQ-5D-5L تراوحت بين 0.01 و0.03 للتحسينات و-0.04 إلى -0.03 للتدهورات، مع MID مرجح قدره 0.03. بالنسبة لـ EQ-VAS، كان MID ثابتًا قدره 5 نقاط لكل من التحسين والتدهور. أظهرت مقاييس الأداء الفرعية لـ EORTC QLQ-C30 MIDs تتراوح بين 2.44 و6.31 للتحسينات و-3.41 إلى -7.11 للتدهورات.
كانت تقديرات MID للدراسة عمومًا أقل من تلك المبلغ عنها في الأدبيات السابقة، ربما بسبب الطبيعة الملاحظة للبيانات في العالم الحقيقي، والتي قد تلتقط تغييرات أقل وضوحًا مقارنة بإعدادات التجارب السريرية. قد تساهم درجات HRQoL الأساسية العالية في العينة أيضًا في تقديرات التحسين الأقل. تؤكد الأبحاث على أهمية السياق في تحديد MIDs، مما يشير إلى أن عتبات مختلفة قد تكون ضرورية لمجموعات المرضى المختلفة، مثل أولئك الذين يعانون من مرض مستقر مقابل مرض متقدم. توفر النتائج رؤى قيمة لتصميم التجارب السريرية وتقييمات فعالية العلاج، مما يبرز الحاجة إلى مزيد من الاستكشاف لعتبات MID في سكان السرطان.
DOI: https://doi.org/10.1186/s12955-024-02294-3
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39304893
Publication Date: 2024-09-20
Author(s): Siobhan Bourke et al.
Primary Topic: Health Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Overview
This study investigates the minimal important difference (MID) for the EQ-5D-5L questionnaire and the EORTC QLQ-C30 in cancer patients, aiming to provide a clearer interpretation of changes in health-related quality of life (HRQoL). Utilizing data from the Cancer 2015 dataset, the researchers employed anchor-based methods to estimate MIDs for both the EQ-5D-5L utility index and the EQ-Visual Analogue Scale (EQ-VAS), as well as various domains of the EORTC QLQ-C30. Clinical and patient-reported anchors were evaluated for their correlation strength, and MIDs were calculated using linear regression and distribution-based approaches.
The findings revealed that for the EQ-5D-5L utility index in Australia, MIDs for improvement ranged from 0.01 to 0.06, while deterioration MIDs were between -0.04 and -0.03, with a weighted MID of 0.03. The EQ-VAS showed a consistent MID of 5 points for both improvement and deterioration. For the EORTC QLQ-C30, meaningful changes were identified across various domains, with specific unit changes required for physical, role, emotional, and social functioning. Overall, this study highlights lower MIDs than previously reported, suggesting that the use of a real-world cancer-specific dataset may yield more accurate estimates, which can inform clinical trial design and the assessment of treatment effectiveness in cancer patients.
Introduction
The introduction highlights the significance of health-related quality of life (HRQoL) as a vital complement to clinical endpoints for cancer patients, emphasizing its role in capturing the subjective experiences of individuals regarding their physical and emotional well-being. HRQoL measures, particularly the EQ-5D-5L and the EORTC QLQ-C30, are essential for understanding patient experiences and treatment impacts, as well as for assessing clinically meaningful changes in well-being. The EQ-5D has gained traction as a clinical outcome assessment (COA) tool in regulatory submissions, with notable usage in health technology assessments (HTA) and reimbursement processes, despite the lack of mandatory inclusion in submissions to agencies like the FDA and EMA.
The text further discusses the varying terminologies and interpretations of clinically relevant changes among regulatory bodies, particularly the distinction between the FDA’s focus on individual-level changes and the EMA’s emphasis on minimal important differences (MID). The FDA’s preference for individual responses over group-level differences underscores the need for robust MID estimates to interpret HRQoL changes meaningfully. While the EORTC is working on establishing MIDs for the QLQ-C30, existing MID estimates for the EQ-5D-5L in cancer are limited, with only previous values available for the EQ-5D-3L. This highlights a critical gap in the literature regarding the application of HRQoL measures in cancer care.
Methods
In this study, the authors employed a longitudinal population-based cohort design to estimate the individual within-patient minimal important difference (MID) and the measurement error (MDC) scores for the EQ-5D-5L and EORTC QLQ-C30 instruments. By adopting the EMA definition of MID as endorsed by the TGA, the study aimed to ensure consistency between regulatory definitions and the Australian data source. Notably, this research is pioneering in utilizing observational data to derive a real-world MID for the EORTC QLQ-C30 and EQ-5D measures, extending beyond the confines of clinical trial data.
To complement the primary MID findings, the study also calculated a distribution-based minimal clinically detectable change (MCD) using two proportions of standard deviation (0.3 and 0.5) along with the standard error of measurement (SEM), defined as \( \text{SEM} = \text{SD} \times \sqrt{1 – r} \), where \( r \) represents the reliability coefficient (0.85 for both EORTC QLQ-C30 and EQ-5D-5L). The effect size (ES) was derived by dividing the MID/MCD estimate by the standard deviation of the overall health-related quality of life (HRQoL) score, with a valid MID/MCD indicated by an ES between \( \geq 0.2 \) and \( < 0.5 \), in accordance with Cohen's guidelines.
Results
The results section provides a comprehensive overview of the demographic and clinical characteristics of patients participating in the EQ-5D-5L and EORTC QLQ-C30 studies. Both samples had a mean age of 63 years, with a majority of female participants (56% in EQ-5D-5L and 55% in EORTC QLQ-C30). Breast cancer was the most prevalent diagnosis (35%), followed by genitourinary cancers (22% for EORTC QLQ-C30 and 23% for EQ-5D-5L). Notably, the EORTC QLQ-C30 sample included a higher percentage of patients with distant metastases (6%) compared to the EQ-5D-5L sample (3%).
Correlation analyses revealed that the EQ-5D-5L utility index scores exhibited moderate correlations (|r| ≥ 0.30) with selected patient-reported health anchors, while correlations with the EQ-VAS and clinical anchor (ECOG performance status) were generally weak. The minimal important difference (MID) estimates for the EQ-5D-5L ranged from 0.01 to 0.06, with a weighted average MID of 0.03 for both improvement and deterioration. For the EQ-VAS, MID estimates for improvement varied between 4 and 6, while deterioration estimates ranged from -4.00 to -5.00. The EORTC QLQ-C30 subscales also showed consistent MID estimates, affirming the expected positive values for improvement and negative values for deterioration.
Discussion
This study conducted a retrospective analysis of the Cancer 2015 dataset to estimate the minimally important differences (MIDs) for the EQ-5D-5L utility index, EQ visual analogue scale (EQ-VAS), and EORTC QLQ-C30 among cancer patients. The analysis included 799 patients with complete data across multiple time points, utilizing both the EQ-5D-5L and EORTC QLQ-C30 measures. The findings indicated that the anchor-defined MID estimates for the EQ-5D-5L ranged from 0.01 to 0.03 for improvements and -0.04 to -0.03 for deteriorations, with a weighted MID of 0.03. For the EQ-VAS, the MID was consistently 5 points for both improvement and deterioration. The EORTC QLQ-C30 functioning subscales showed MIDs between 2.44 and 6.31 for improvements and -3.41 to -7.11 for deteriorations.
The study’s MID estimates were generally lower than those reported in previous literature, potentially due to the real-world observational nature of the data, which may capture less pronounced changes compared to clinical trial settings. The high baseline HRQoL scores in the sample may also contribute to the lower improvement estimates. The research underscores the importance of context in determining MIDs, suggesting that different thresholds may be necessary for various patient subsets, such as those with stable versus progressive disease. The findings provide valuable insights for clinical trial design and treatment efficacy assessments, emphasizing the need for further exploration of MID thresholds in cancer populations.