A promising method for identifying cross-cultural differences in patient perspective: the use of Internet-based focus groups for content validation of new Patient Reported Outcome assessments
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This proof of concept (POC) study was designed to evaluate the use of an Internet-based bulletin board technology to aid parallel cross-cultural development of thematic content for a new set of patient-reported outcome measures (PROs). METHODS: The POC study, conducted in Germany and the United States, utilized Internet Focus Groups (IFGs) to assure the validity of new PRO items across the two cultures--all items were designed to assess the impact of excess facial oil on individuals' lives. The on-line IFG activities were modeled after traditional face-to-face focus groups and organized by a common 'Topic' Guide designed with input from thought leaders in dermatology and health outcomes research. The two sets of IFGs were professionally moderated in the native language of each country. IFG moderators coded the thematic content of transcripts, and a frequency analysis of code endorsement was used to identify areas of content similarity and difference between the two countries. Based on this information, draft PRO items were designed and a majority (80%) of the original participants returned to rate the relative importance of the newly designed questions. FINDINGS: The use of parallel cross-cultural content analysis of IFG transcripts permitted identification of the major content themes in each country as well as exploration of the possible reasons for any observed differences between the countries. Results from coded frequency counts and transcript reviews informed the design and wording of the test questions for the future PRO instrument(s). Subsequent ratings of item importance also deepened our understanding of potential areas of cross-cultural difference, differences that would be explored over the course of future validation studies involving these PROs. CONCLUSION: The use of IFGs for cross-cultural content development received positive reviews from participants and was found to be both cost and time effective. The novel thematic coding methodology provided an empirical platform on which to develop culturally sensitive questionnaire content using the natural language of participants. Overall, the IFG responses and thematic analyses provided a thorough evaluation of similarities and differences in cross-cultural themes, which in turn acted as a sound base for the development of new PRO questionnaires.
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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 | 0,214 | 0,303 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
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 ».