QLU-C10D 和 EQ-5D-5L 量表效用值的相关性分析

首先，对 237 名患者的初始数据和 7 天后再次参加重测的患者的数据进行了整理，并计算了 QLU-C10D 和 EQ-5D-5L 在总体和各组别中的集值。然后，计算了 QLU-C10D 和 EQ-5D-5L 在整体和各个维度的天花板和地板效应，如果比例超过 15% 则认为存在天花板或地板效应。随后，对这两个量表得到的效用值进行了相关性和正态分布的初步检验，并据此选择了斯皮尔曼相关系数来判断 C10D 和 EQ-5D-5L 各维度的相关性。

假设 EQ-5D-5L 和 QLU-C10D 每个维度之间都具有或强或弱的相关关系，其中假设 EQ-5D-5L 中 Mobility 和 QLU-C10D 中 Physical Functioning 强相关，EQ-5D-5L 中 Pain 和 QLU-C10D 中 Pain 具有强相关关系，EQ-5D-5L 中 Anxiety 和 QLU-C10D 中 Emotional 具有强相关关系；EQ-5D-5L 中 Self-care 和 QLU-C10D 中 Physical Functioning、Role Functioning、Fatigue 显示出中等或强烈的相关。Spearman’s rank correlation coefficient with a following criterion: absent (r < 0.20), weak (0.20 ≤ r < 0.35), moderate (0.35 ≤ r < 0.50), strong (r ≤ 0.50).