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Enregistrement W2142210556 · doi:10.1186/1477-7525-5-7

Translation and validation of non-English versions of the Ankylosing Spondylitis Quality of Life (ASQOL) questionnaire

2007· article· en· W2142210556 sur OpenAlexaboutno aff
Lynda Doward, Stephen P. McKenna, David Meads, James Twiss, Dennis A. Revicki, Robert Wong, Michelle P. Luo

Notice bibliographique

RevueHealth and Quality of Life Outcomes · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAbbott Laboratories
Mots-clésAnkylosing spondylitisQuality of life (healthcare)MedicineHealth related quality of lifePsychologySurgeryNursingPathologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Ankylosing Spondylitis Quality of Life (ASQOL) questionnaire is a unidimensional, disease-specific measure developed in the UK and the Netherlands. This study describes its adaptation into other languages. METHODS: The UK English ASQOL was translated into US English; Canadian French and English; French; German; Italian; Spanish; and Swedish (dual-panel methods). Cognitive debriefing interviews were conducted with AS patients. Psychometric/scaling properties were assessed using data from two Phase III studies of adalimumab. Baseline and Week-2 data were used to assess test-retest reliability. Validity was determined by correlation of ASQOL with SF-36 and BASFI and by discriminative ability of ASQOL based on disease severity. Item response theory (Rasch model) was used to test ASQOL's scaling properties. RESULTS: Cognitive debriefing showed the new ASQOL versions to be clear, relevant and comprehensive. Sample sizes varied, but were sufficient for: psychometric/scaling assessment for US English and Canadian English; psychometric but not scaling analyses for German; and preliminary evidence of these properties for the remaining languages. Test-retest reliability and Cronbach's alpha coefficients were high: US English (0.85, 0.85), Canadian English (0.87, 0.86), and German (0.77, 0.79). Correlations of ASQOL with SF-36 and BASFI for US English, Canadian English, and German measures were moderate, but ASQOL discriminated between patients based on perceived disease severities (p < 0.01). Results were comparable for the other languages. US English and Canadian English exhibited fit to the Rasch model (non-significant p-values: 0.54, 0.68), confirming unidimensionality. CONCLUSION: The ASQOL was successfully translated into all eight languages. Psychometric properties were excellent for US English, Canadian English, and German, and extremely promising for the other languages.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,302 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations58
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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