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为解决 ADDQoL 无法直接提供健康效用值用于经济评估的问题，研究人员开展了将 ADDQoL 映射到 EQ-5D-5L 和 SF-6Dv2 的研究。结果显示，特定两部分模型预测效果最佳，这为中国 T2DM 人群经济评估提供了支持。
在当今社会，2 型糖尿病（T2DM）就像一个潜伏在人群中的 “健康杀手”，悄无声息地影响着无数人的生活。从 1990 年到 2022 年，全球成人糖尿病患病率竟翻倍增长，在中国，这一数字更是增长超十倍，患者数量位居世界之首。T2DM 带来的不仅仅是身体上的痛苦，它引发的心血管疾病、炎症等并发症，严重降低了患者的生活质量，还让患者面临着巨大的经济压力。据预测，中国糖尿病相关医疗成本在未来还将持续攀升。
为了应对这一严峻的健康挑战，医疗领域常采用成本效用分析（CUA）来评估医疗干预措施的价值，其核心在于计算质量调整生命年（QALYs），而这离不开准确测量健康效用值。常用的通用偏好测量工具，如 EQ-5D 和 SF-6D，虽在全球广泛应用，但它们在捕捉特定疾病相关的健康相关生活质量（HRQoL）方面存在不足。疾病特异性测量工具能更敏锐地反映患者情况，却无法直接提供健康效用值。此前，虽有少量关于糖尿病领域映射的研究，但针对 ADDQoL（Audit of Diabetes-Dependent Quality of Life，用于评估糖尿病对患者生活质量影响的工具）与通用偏好测量工具映射关系的研究仍处于空白。
为了填补这一空白，天津大学的研究人员挺身而出，开展了一项意义非凡的研究。他们旨在开发映射算法，通过 ADDQoL 分数直接预测 EQ-5D-5L 和 SF-6Dv2 的效用值，为中国 T2DM 患者的经济评估提供有力支持。该研究成果发表在《Health and Quality of Life Outcomes》杂志上。
在研究方法上，研究人员严格遵循国际相关指南。他们从中国 8 个城市及周边农村地区，通过配额抽样法招募了 800 名 T2DM 患者，收集了患者的社会人口学特征、健康行为、疾病相关信息等多方面数据。之后，将总样本随机分为开发组（80%）和验证组（20%） 。运用皮尔逊相关分析评估 ADDQoL 与 EQ-5D-5L、SF-6Dv2 之间的概念重叠，并构建 6 个预测集和 6 种回归方法，以探索最佳映射模型。最后依据平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和组内相关系数（ICC）等指标评估模型性能。
研究结果令人眼前一亮。在描述性统计方面，800 名参与者的平均年龄为 50.4 岁，ADDQoL 平均加权影响（AWI）评分为 - 2.426，EQ-5D-5L 和 SF-6Dv2 的平均效用值分别为 0.928 和 0.791 。概念重叠分析显示，ADDQoL 的 OI1 与 EQ-5D-5L、SF-6Dv2 效用值存在中等相关性，而其维度得分与 AWI、OI1 得分有显著负相关。
在映射 ADDQoL 到 EQ-5D-5L 效用值的研究中，36 个回归模型各展 “身手”。最终发现，在开发组和验证组中，基于 ADDQoL 的 AWI、OI1 及其平方项作为预测集，采用两部分模型（TPM）的 TPM4 模型表现最为出色，其在验证组中的 MAE 为 0.067，RMSE 为 0.095，ICC 为 0.414 。同样，在映射 ADDQoL 到 SF-6Dv2 效用值的研究中，TPM4 模型也脱颖而出，在验证组中的 MAE 为 0.099，RMSE 为 0.120，ICC 为 0.517 。
研究结论表明，该研究成功开发了两种映射算法，能根据 ADDQoL 预测 EQ-5D-5L 和 SF-6Dv2 效用值。这一成果意义重大，它不仅为临床实践和研究补充了患者数据，还为 T2DM 干预措施的经济评估提供了实证依据。不过研究也存在一些局限性，如缺乏外部验证、样本存在潜在选择偏差、样本量较小且为横断面设计等。未来还需进一步开展纵向研究，扩大样本量，以完善这些映射算法，让其更好地服务于医疗决策，为 T2DM 患者带来更多福祉。
