Cross-cultural adaptation and validation of the Quebec User Evaluation of Satisfaction with Assistive Technology (QUEST 2.0): the development of the Taiwanese version
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle