The Validity and Applicability of the Chinese Version of the Quebec User Evaluation of Satisfaction With Assistive Technology for People With Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
The Quebec User Evaluation With Assistive Technology (Version 2.0; QUEST 2.0) has become an important outcome assessment to capture user satisfaction in the field of assistive technology. The purpose of this study is to investigate the psychometric properties of the Chinese version of the QUEST 2.0 (C-QUEST) in terms of content and substantive and factor validity and to explore its applicability on user satisfaction on mobility and equipment among Chinese people with spinal cord injury. A group of six expert members were invited to evaluate the content validity and translation quality of the 12-item C-QUEST. The revised version, along with the brief version of the World Health Organization Quality of Life Questionnaire (WHOQOL-BREF [HK]), was administered on user satisfaction of people with spinal cord injury in the community. The content validity and item performance were evaluated to be satisfactory. Exploratory factor analysis with varimax rotation agreed with the bidimensional structure of Device and Services in the construct of user satisfaction (61.06% variance explained). Items in WHOQOL-BREF (HK) were shown to have positive and moderate correlations with C-QUEST Device items (r = .412-.567, p < .05) but no significant associations with the Services items (p > .05). The 12-item C-QUEST was shown to be a valid and relevant instrument to capture the user satisfaction among Chinese people with spinal cord injury in the context of mobility and seating equipment.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».