Use of the WOMAC questionnaire in Mumbai and the challenges of translation and cross cultural adaptation
Notice bibliographique
Résumé
Patient-reported outcome measures (PROMs) are disease specific questionnaires that are being increasingly used in clinical practice and research. The Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), is a widely used PROM in patients with hip or knee osteoarthritis. A validated WOMAC was used by us, and significant challenges were faced in administering it as several questions did not have a cultural connect. Functionally equivalent items in the Indian context had then to be used to complete the score. With greater emphasis today on the use of patient-reported outcome measures, and with data from multi-centric studies being pooled, cross-cultural adaptation becomes very important if the pooled data are to be really relevant. In India, with several languages being spoken, and a significant proportion of the population being illiterate, the physician and/ or the impartial witness must provide considerable explanation without attempting to influence the response. The key to the effective and correct use of PROMs thus lies not just in translation, but also in a stepwise validation of the questionnaire, and modification in the context of the country where it is used. Scores like WOMAC are often primary efficacy endpoints in clinical trials; are gaining greater importance to support label claims; have ethical implications, and directly impact regulatory decision making and thus, eventually, evidence-based practice.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».