Examining and establishing translational and conceptual equivalence of survey questionnaires for a multi-ethnic, multi-language study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This paper is a report of techniques used to examine and establish translational and conceptual equivalence of survey questionnaires. BACKGROUND: A major concern arose about standardization of translated survey questionnaires, when preparing to evaluate differences in acute coronary syndrome presentation in European (White), Chinese and South Asian patients. METHODS: The survey questionnaires were first translated by an accredited translation company. Between July and November 2009, materials were taken to like-speaking healthcare reviewers to ensure that the clinical meaning was appropriate. Like-speaking lay reviewers were then asked to make comment about grammar; meaning and understanding of questions; and any concerns about the suitability of graphics. A key informant from each language group reviewed all comments and worked with the investigators and the translation company to create final sets of survey questionnaires. RESULTS: Readability of the questionnaires (too complex or too basic) was the most common concern. A major discrepancy between ethnic groups arose about a graphic of 'squeezing' pain. A hand grasping a balloon was considered appropriate for European and South Asian groups, while a picture of a towel being wrung out was identified as more appropriate for the Chinese. There were no negative comments about the graphics. Soliciting key informants who were highly fluent in both English and the language under study was critical to ensure that the participants' feedback was appropriately reconciled. CONCLUSION: Traditional forward-backward translation of study materials is insufficient. Translation must be accompanied by a process whereby equivalence and acceptability are also established.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,533 | 0,665 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».