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Enregistrement W2166468401 · doi:10.5539/gjhs.v5n1p1

Translation and Validation of the Farage Quality of Life (FQoL™) Instrument for Consumer Products into Traditional Chinese

2012· article· en· W2166468401 sur OpenAlexvenueno aff
Miranda A. Farage, Cindy Rodenberg, Jasmine Chen

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduct (mathematics)PsychologyQuality of life (healthcare)Quality (philosophy)Physical therapyMedicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Farage Quality of Life™ questionnaire (FQoL™) was developed specifically to assess the impact of consumer products. The objective of this investigation was to achieve a Chinese language instrument. The FQoL™ underwent a forward and backward translation, with cognitive testing by 13 subjects. Slight modifications were made to the instrument, and an implementation study was conducted with 800 participants having a mean (±SD) age of 34.22 (±9.28) years. The subjects were randomly assigned to use 1 of 4 ultra absorbency pad products for the length of one menstrual cycle. Three pads (coded N, S and C) were products currently available on the retail market, a fourth (coded M) was an experimental product improvement on Product N. Subjects were asked to complete the FQoL™ once before (T1) and once after (T2) the start of their period, and the Least Square (LS) Means were determined. Within group comparisons for each item and FQoL™ subscale were conducted by comparing the LS Means for T1 vs. T2. Participants using Product N showed the highest number of significant (p<0.05) changes (11 items), demonstrating these subjects felt worse about items mainly in the subdomains for Emotions, Personal Pleasure, and Physical State. Participants using Product C showed significant changes in 7 items mainly in the subdomains for Emotion and Physical State. Participants using Product S and the experimental Product M showed significant changes in only 4 and 3 individual items, respectively. These were not associated with any particular domain or subdomain. Between group comparisons were conducted by comparing the LS Means for the T2 responses for each group. The group using Product N had LS Mean responses that were significantly worse than the group using Product M for the Emotion, Personal Pleasure and Physical State subdomains, the Energy/Vitality domain, and 2 individual items. The Product S group was worse than the Product M group for 2 individual items. The Product C group was worse than the Product M group for the Personal Pleasure and Physical State subdomains and 5 individual items. We found that the Chinese language FQoL™ detected changes in HRQoL during menstruation compared with before menstruation. Further, the measure was able to detect differences among groups of subjects using different menstrual protection products.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,007
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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