EQ-VT 与基于转换算法的 EQ-5D-5L 价值集：差异显著，不可互换

为探究 EQ-5D-5L 的两类价值集差异，研究人员开展对比研究，发现两者差异大，不可互换。

　　在健康相关生活质量的研究中，EQ-5D（EuroQol 研究小组开发）是国际上最常用的基于通用偏好的衡量工具，广泛应用于经济评价、人口健康研究、疾病负担研究和健康不平等研究等领域。它包含五个维度：移动性（mobility）、自我护理（self-care）、日常活动（usual activities）、疼痛 / 不适（pain/discomfort）和焦虑 / 抑郁（anxiety/depression）。最初的 EQ-5D 仪器（EQ-5D-3L）中每个维度有三个等级，后来 2009 年发布的五等级仪器（EQ-5D-5L）在每个维度增加了两个等级 ，其测量更加敏感。

随着 EQ-5D-5L 的出现，EuroQol 小组引入了标准化的估值协议，即 EuroQol 估值技术（EQ-VT），包含离散选择实验（DCE）和复合时间权衡（cTTO）估值任务 。在这之前，对于已有 EQ-5D-3L 价值集的国家，在没有直接进行 EQ-5D-5L 估值研究时，Van Hout 等人开发了转换算法（crosswalk algorithm），用于根据 EQ-5D-3L 的反应计算 EQ-5D-5L 健康状态的概率，从而为 EQ-5D-5L 健康状态赋值。但这种方法存在诸多问题，比如其依赖于一些假设，包括 EQ-5D-3L 价值集的方法合理性、偏好的时效性、人群代表性等，而且 EQ-5D-3L 和 EQ-5D-5L 中移动性维度最高等级的标签变化（从 “卧床” 变为 “无法四处走动”），可能导致赋值偏差。此前虽然有研究探讨过这两类价值集对质量调整生命年（QALYs）估计、增量成本效益比（ICERs）和报销决策的影响，但没有直接对它们进行比较。

为了深入了解 EQ-5D-5L 的 EQ-VT 价值集和基于转换算法的价值集之间的差异，来自西印度群岛大学（The University of the West Indies）等机构的 Henry Bailey、Bram Roudijk 等研究人员开展了相关研究，研究成果发表在《Applied Health Economics and Health Policy》上。

研究人员进行了一项二次数据分析，从已发表和未发表的价值集中筛选出符合条件的数据。对于 EQ-5D-3L，确定了 25 个基于时间权衡（TTO）或离散选择实验（DCE）+ 时间权衡（TTO）的价值集；对于 EQ-5D-5L，确定了 32 个基于 EQ-VT 的价值集。最终得到 18 个国家的 19 对 EQ-5D-3L/EQ-5D-5L 价值集组合 。对于每一个 EQ-5D-3L 价值集，研究人员使用 Van Hout 等人的转换算法开发出相应的 EQ-5D-5L 转换价值集，并与相应国家的 EQ-VT 衍生的 EQ-5D-5L 估值集进行多方面比较。此外，研究人员还特别选取了匈牙利、罗马尼亚和美国这三个国家，因为它们收集了同一批受访者的 EQ-5D-3L 和 EQ-5D-5L 数据，这使得研究人员能够更直接地比较基于新收集数据的转换价值集和 EQ-VT 价值集。研究人员还将价值集应用于一个混合人群数据集（multi-instrument comparison，MIC），以进一步检验差异。

研究结果显示：

1. 相关性分析：转换价值集和估值集之间的 Spearman 相关性系数在 0.831 - 0.989 之间，超过半数的价值集对相关性系数低于 0.9；Lin 一致性系数在 0.556 - 0.978 之间 。这表明两类价值集之间的相关性并不高，一致性欠佳。
2. 具体数值比较：许多方面存在明显差异。如在状态 55555（五个维度上都有最高等级问题）的数值上，19 对中有 10 对 EQ-VT 价值集的数值低于转换价值集；负价值（状态估值比死亡更差）的百分比差异在 + 22.5% 到 - 18.8% 之间；两个价值集的范围差异在 + 42.7% 到 - 18.4% 之间；平均绝对差值（MAD）平均为 0.149，19 对中只有 5 对低于 0.1 。这说明在具体数值上，两类价值集差异明显。
3. 维度重要性排序：对于由一个等级 5 和四个等级 1 组成的状态（如 51111、15111 等），没有一个国家在从转换价值集到 EQ-VT 价值集的转换过程中保持五个维度重要性的排名不变 。这表明两类价值集对各维度重要性的评估存在差异。
4. 特殊状态分析：Bland - Altman 图和散点图显示，在 19 对价值集中，有 15 对中移动性维度为等级 5 的健康状态形成了一个明显可区分的组，其中 10 对中该组完全形成一个单独的带。这说明移动性维度等级 5 的状态在两类价值集中的表现存在显著差异。
5. 时间因素影响：EQ-5D-3L 估值研究和 EQ-VT 研究发表之间的时间跨度作为估值调查时间间隔的代理变量，发现时间间隔越长，相关性系数越低 。这暗示随着时间推移，社会偏好变化可能导致两类价值集差异增大。
6. MIC 数据集分析：将价值集应用于 MIC 数据集后发现，对于所有 19 对价值集，人群均值在转换价值集和 EQ-VT 价值集之间存在显著差异。在更严重状态（LSS > 15）和移动性等级为 5 的受访者中，同样存在显著差异 。这进一步证明了两类价值集在实际应用中的差异。

研究结论和讨论部分指出，上述结果表明 EQ-5D-5L 的转换价值集和 EQ-VT 价值集之间一致性较差，不应互换使用。移动性维度最高等级标签的差异是导致价值集差异的重要因素，这对 EQ-5D-3L 和 EQ-5D-5L 之间的转换、转换价值集的使用以及基于这两种工具的健康技术评估（HTA）结果的可比性都有重要影响。考虑到社会偏好可能随时间变化，基于较旧的 EQ-5D-3L 估值研究的转换价值集使用时应更加谨慎。研究人员建议，在可能的情况下，EQ-5D-5L 价值集应基于直接估值；转换价值集可用于无法进行大规模估值调查的小群体。未来随着更多 EQ-VT 衍生的 EQ-5D-5L 价值集产生，可以进一步研究差异的影响因素，包括建模方法和模型诊断性能与实际数据的关系等。

总的来说，这项研究首次直接测试并量化了 EQ-5D-5L 转换价值集和 EQ-VT 价值集在国家层面的差异，为后续研究和价值集的合理使用提供了重要参考，有助于推动健康经济学和健康政策领域的发展，确保健康相关研究和决策的准确性和科学性。