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Enregistrement W2464566925 · doi:10.4081/audiores.2016.153

Translation and Adaptation of Five English Language Self-Report Health Measures to South Indian Kannada Language

2016· article· en· W2464566925 sur OpenAlexaff
Spoorthi Thammaiah, Vinaya Manchaiah, Vijayalakshmi Easwar, Rajalakshmi Krishna

Notice bibliographique

RevueAudiology Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKannadaAdaptation (eye)Medical educationScale (ratio)Language barrierQuality (philosophy)PsychologyComputer scienceMedicineApplied psychologyLinguisticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to translate and adapt five English self-report health measures to a South Indian language Kannada. Currently, no systematically developed questionnaires assessing hearing rehabilitation outcomes are available for clinical or research use in Kannada. The questionnaires included for translation and adaptation were the hearing handicap questionnaire, the international outcome inventory - hearing aids, the self-assessment of communication, the participation scale, and the assessment of quality of life - 4 dimensions. The questionnaires were translated and adapted using the American Association of Orthopedic Surgeons (AAOS) guidelines. The five stages followed in the study included: i) forward translation; ii) common translation synthesis; iii) backward translation; iv) expert committee review; v) pre-final testing. In this paper, in addition to a description of the process, we also highlight practical issues faced while adopting the procedure with an aim to help readers better understand the intricacies involved in such processes. This can be helpful to researchers and clinicians who are keen to adapt standard self-report questionnaires from other languages to their native language.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,729
Score d'incertitude au seuil0,473

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, 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

Citations36
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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