Cross‐cultural equivalence in translations of the oral health impact profile
Notice bibliographique
Résumé
The Oral Health Impact Profile (OHIP) has been translated for comparisons across cultural boundaries. This report on a systematic search of literature published between 1994 and 2014 aims to identify an acceptable method of translating psychometric instruments for cross-cultural equivalence, and how they were used to translate the OHIP. An electronic search used the keywords 'cultural adaptation', 'validation', 'Oral Health Impact Profile' and 'OHIP' in MEDLINE and EMBASE databases supplemented by reference links and grey literature. It included papers on methods of cross-cultural translation and translations of the OHIP for dentulous adults and adolescents, and excluded papers without translational details or limited to specific disorders. The search identified eight steps to cross-cultural equivalence, and 36 (plus three supplemental) translations of the OHIP. The steps involve assessment of (i) forward/backward translation by committee, (ii) constructs, (iii) item interpretations, (iv) interval scales, (v) convergent validity, (vi) discriminant validity, (vii) responsiveness to clinical change and (viii) pilot tests. Most (>60%) of the translations involved forward/backward translation by committee, item interpretations, interval scales, convergence, discrimination and pilot tests, but fewer assessed the underlying theory (47%) or responsiveness to clinical change (28%). An acceptable method for translating quality of life-related psychometric instruments for cross-cultural equivalence has eight procedural steps, and most of the 36 OHIP translations involved at least five of the steps. Only translations to Saudi Arabian Arabic, Chinese Mandarin, German and Japanese used all eight steps to claim cultural equivalence with the original OHIP.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».