Measuring disease-specific quality of life in rare populations: a practical approach to cross-cultural translation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Disease-specific quality of life (QoL) measures have enhanced the capacity of outcome measures to evaluate subtle changes and differences between groups. However, when the specific disease is rare, the cohort of patients is small and international collaboration is often necessary to accomplish meaningful research. As many of the QoL measures have been developed in North American English, they require translation to ensure their usefulness in a multi-cultural and/or international society. Published guidelines provide formal methods to achieve cross-culturally comparable versions of a QoL tool. However, these guidelines describe a rigorous process that is not always feasible, particularly in rare disease groups. The objective of this manuscript is to describe the process that was developed to achieve accurate cross-cultural translations of a disease-specific QoL measure, to overcome the challenges of a small sample size, i.e. children with a rare disorder. PROCEDURE: A measurement study was conducted in the United Kingdom (UK), France, Germany and Uruguay, during which the validated measure was translated into the languages of the respective countries. RESULTS: This is a report of a modified, child-centric, cross-cultural translation and adaptation process in which culturally appropriate and methodologically valid translations of a disease-specific QoL measure, the Kids' ITP Tools (KIT), were performed in children with immune thrombocytopenic purpura (ITP). The KIT was translated from North American English into UK English, French, German, and Spanish. CONCLUSION: This study was a successful international collaboration. The modified process through which culturally appropriate and methodologically valid translations of QoL measures may be achieved in a pediatric population with a relatively rare disorder is reported.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».