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Enregistrement W1599889195 · doi:10.3305/nh.2014.30.4.7651

[Translation and adaptation to Spanish language of the quality of life questionnaire for celiac people called Canadian Celiac Health Survey].

2014· article· en· W1599889195 sur OpenAlexaboutno aff
Cristina Pelegrí, Jordí Mañes, José M. Soriano

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCeliac Disease Research and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality of life (healthcare)MedicinePopulationCommunity healthGerontologyPsychologyFamily medicinePublic healthNursingEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: To adapt and assess the quality of life questionnaire called Canadian Celiac Health Survey (CCHS). OBJECTIVE: To translate and adapt CCHS questionnaire to be used by the Spanish-speaking population since it is a specific questionnaire for celiac disease. METHOD: To adapt the CCHS, which consists of 76 items divided into 11 different sections, was performed using translation-back-translation method and after being reviewed and agreed proceeded to conduct a pilot test with 25 people with celiac disease, individually and a member of the research group to assess the understanding of the items and their sections. The contributions were introduced, setting the final questionnaire. RESULTS: The greatest difficulty in the translation in question occurred where there were active and trade names of drugs, opting for it to those marketed nationwide. On the other hand, for the pilot study questionnaire showed a good value of the naturalness of understanding with values between 8.4 and 10.0. CONCLUSIONS: The specific tool CHCS allow the use of a questionnaire that can be used by the Spanish speaking population studies, clinical trials or health professional practice everyday, allowing a better understanding of the health of celiacs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil0,508

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
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