Cross-cultural adaptation and validation of the Quebec User Evaluation of Satisfaction with Assistive Technology (QUEST 2.0): the development of the Taiwanese version
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop and validate a cross-cultural version of the Quebec User Evaluation of Satisfaction with Assistive Technology (QUEST 2.0) for users of assistive technology devices in Taiwan. DESIGN: A cross-sectional survey. PROCEDURES: The standard cultural adaptation procedure was used for questionnaire translation and cultural item design. A field test was then conducted for item selection and psychometric properties testing. SUBJECTS: One hundred and five volunteer assistive device users in community. MAIN OUTCOME MEASURES: A questionnaire comprising 12 items of the QUEST 2.0 and 16 culture-specific items. RESULTS: One culture-specific item, 'Cost', was selected based on eight criteria and added to the QUEST 2.0 (12 items) to formulate the Taiwanese version of QUEST 2.0 (T-QUEST). The T-QUEST consisted of 13 items which were classified into two domains: device (8 items) and service (5 items). The internal consistencies of the device, service and total T-QUEST scores were 0.87, 0.84 and 0.90, respectively. The device, services and total T-QUEST scores achieved good test-retest stability (intraclass correlation coefficient (ICC) 0.90, 0.97, 0.95). Exploratory factor analysis revealed that T-QUEST had a two-factor structure for device and service in the construct of user satisfaction (53.42% of the variance explained). CONCLUSIONS: Users of assistive device in different culture may have different concerns regarding satisfaction. T-QUEST is the first published version of QUEST with culture-specific items added to the original translated items of QUEST 2.0. T-QUEST was a valid and reliable tool for measuring user satisfaction among Mandarin-speaking individuals using various kinds of assistive devices.
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 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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».