초록 ▼

연구 목적
한국형 건강관련 삶의 질 측정도구인 HINT-8의 건강상태에 대한 우리나라 국민의 선호도를 도출하여 질 가중치 예측 모형을 구축하고 이를 통해 HINT-8 건강상태별 질 가중치를 산출하는 것이다.

방법
2016년 11월~2017년 1월에 걸쳐 컴퓨터 보조 개인 면접 방식으로 전국 성인 1,015명을 대상으로 Health-related quality of life instrument with 8 items (HINT-8)로 표현한 건강상태에 대한 가치평가 설문조사를 실시하였다. 이중 100명에 대해

연구 목적
한국형 건강관련 삶의 질 측정도구인 HINT-8의 건강상태에 대한 우리나라 국민의 선호도를 도출하여 질 가중치 예측 모형을 구축하고 이를 통해 HINT-8 건강상태별 질 가중치를 산출하는 것이다.

방법
2016년 11월~2017년 1월에 걸쳐 컴퓨터 보조 개인 면접 방식으로 전국 성인 1,015명을 대상으로 Health-related quality of life instrument with 8 items (HINT-8)로 표현한 건강상태에 대한 가치평가 설문조사를 실시하였다. 이중 100명에 대해 재조사를 실시하였다. HINT-8으로 표현한 건강상태 110개와 죽음 상태를 포함하여 총 111개의 건강상태를 선정하여 24개의 블록에 할당하였다. 각 블록에 완전한 건강상태인 11111111, 44444444, 사망 상태를 모두 포함시켰고 그 외 6개의 건강상태를 포함하여 블록 당 9개의 건강상태를 배정하였다. 응답자는 이중 1개의 블록에 있는 건강상태에 대해 시각아날로그척도(visual analogue scale, VAS)와 표준기회선택법(standard gamble, SG)의 방법으로 가치평가를 진행하였다. VAS에서는 9개의 건강상태, SG에서는 완전한 건강상태와 죽음을 제외한 7개의 건강상태에 대해 가치평가를 하였다. 설문조사 후 난이도, 소요 시간, 모순값의 빈도를 구하였고, 질 가중치를 산출하였으며, 질 가중치 예측을 위한 모형을 구축하였다. 산출된 질 가중치를 사용하여 VAS와 SG 간 피어슨 상관계수, 스피어만 상관계수를 구하여 수렴 타당도를 살펴보았고, 조사-재조사 방법을 통해 급내상관계수를 구하여 신뢰도를 평가하였다. 구축한 모형에 대해서는 독립변수 회귀계수의 논리적 일관성과 통계적 유의성, 모형 적합도, 모형의 단순화에 따라 평가하였다.

결과
SG로 평가하였을 때 건강상태 당 가치평가에 소요된 시간은 평균 1분 43초였고, 응답자의 21.2%가 SG에 대해 쉬움 또는 매우 쉬움이라고 응답하였다. 모순값은 강한 가정 하에서 66.7%의 응답자가 모순값을 나타내지 않았고, 약한 가정 하에서는 82.6%의 응답자가 모순값을 나타내지 않았다. SG로 평가한 건강상태별 평균 질 가중치는 건강상태의 중증도가 높아질수록 0에 가까운 값으로 작아지는 경향을 보였는데 11111121이 0.94로 가장 큰 값을, 44444444가 0.10으로 가장 작은 값을 나타냈다. SG와 VAS로 구한 질 가중치는 피어슨의 r은 0.97, 스피어만의 rho는 0.98로 높은 상관관계를 보였다. SG의 조사-재조사 신뢰도는 개인 수준에서 급내상관계수 0.85로 높은 수준을 나타냈다. 전체데이터를 사용하여 질 가중치 예측 모형을 구축하였는데 이때 활력의 수준 2와 3, 수면의 수준 1과 2를 통합하였다. 최종 선택 모형은 상수항이 있는 주효과 모형(고정효과)이었다.
절대평균오차는 0.043이었다.

결론
SG로 평가한 건강상태의 질 가중치를 가장 잘 예측하는 모형은 상수항이 있는 주효과 모형(고정효과)이었다. 이 모형에서 산출한 질 가중치는 보건의료분야의 경제성 평가 연구, 우리나라 사람들의 건강관련 삶의 질 연구에서 활용할 수 있을 것이다.

(출처 : 보고서 요약문 10p)

Abstract ▼

Objectives
The purpose of this study was to determine the social value set for the Korean Health-related Quality of Life Instrument with 8 Items (HINT-8) health states using standard gamble and to develop a prediction model for estimating the quality weights for all health states of HINT-8.

Objectives
The purpose of this study was to determine the social value set for the Korean Health-related Quality of Life Instrument with 8 Items (HINT-8) health states using standard gamble and to develop a prediction model for estimating the quality weights for all health states of HINT-8.

Methods
From November 2016 to January 2017, a nationwide computer-assisted personal interviewing (CAPI) survey for valuation of HINT-8 health states was conducted for 1,015 adults and the 100 respondents out of them participated in a retest survey. A total of 111 health states including 110 health states from HINT-8 and immediate death were selected and allocated to 24 blocks. Each block contained nine health states per block, including three fixed states (11111111 meaning full health, 44444444 meaning worst health, and immediate death) and six other health states. The respondents were randomly allocated 1 of the 24 blocks and evaluated the health states in the block using visual analogue scale (VAS) and standard gamble (SG) method. In VAS, nine health states were assessed, and in SG, seven health states were assessed excluding full health and immediate death. The proportion of responses to the difficulty questions, the time required to complete each task, and inconsistency were calculated for all respondents by methods. The quality weights derived from VAS and SG were calculated. Pearson and Spearman correlation coefficients between quality weights from VAS and SG were calculated for the convergent validity and intraclass correlation coefficients (ICCs) for test-retest reliability were calculated. The prediction model for estimating the quality weights for HINT-8 health states was constructed and evaluated according to the logical consistency and statistical significance of regression coefficients for independent variables, model fit, and parsimony.

Results
The time spent on SG task for one health state was 1:43 on average, and 21.2% of the respondents answered that SG method was easy or very easy. The proportion of respondents reporting no inconsistencies in dominant pairs was 66.7% in strong inconsistencies, and 82.6% in weak inconsistencies. The mean quality weight for each health state, which was assessed by SG method, tended toward zero as the severity of health state increased. The mean quality weight for 11111121 was 0.94, the highest and that for 44444444 was 0.10, the lowest. The quality weights from SG were highly correlated with those from VAS (Pearson 's r=0.97, p<0.001; Spearman' s rho=0.98, p<0.001). Test-retest reliability of SG at the individual level was excellent (ICC=0.85, p<0.001). Using the whole data, we constructed a prediction model of quality weights, collapsing vitality level 2 and 3 and sleep level 1 and 2. The final choice model was a main effect model with a constant term (fixed effect). The mean absolute error was 0.043.

Conclusions
The best model predicting the quality weights from the SG method was the main effect model with a constant term (fixed effect). The quality weights estimated from this model can be used in the economic evaluation of healthcare and in the research on the health-related quality of life of Korean people.

(출처 : Summary 12p)