Cross-cultural adaptation, content validation, and reliability of the Nigerian Composite Lifestyle CVD Risk Factors Questionnaire for adolescents among Yoruba rural adolescents in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Assessment of lifestyle risk factors must be culturally- and contextually relevant and available in local languages. This paper reports on a study which aimed to cross culturally adapt a composite lifestyle cardiovascular disease (CVD) risk factors questionnaire into an African language (Yoruba) and testing some of its psychometric properties such as content validity and test retest reliability in comparison to the original English version. METHODS: This study utilized a cross sectional design. Translation of the English version of the questionnaire into Yoruba was undertaken using the guideline by Beaton et al. The translated instrument was presented to 21 rural adolescents to assess comprehensibility and clarity using a sample of convenience. A test retest reliability was conducted among 150 rural adolescents using a purposive sampling. Data was analyzed using intraclass correlation (ICC ) model 3, Cohen kappa statistics and prevalence rates. RESULTS: ICC ranged between 0.4-0.8. The Yoruba version was completed 15-20 minutes and was reported to be culturally appropriate and acceptable for rural Nigerian adolescents. CONCLUSIONS: The Yoruba translation of the Nigerian composite lifestyle risk factors questionnaire performs at least as well as the original English version in terms of content validity and reliability. It took a shorter time to complete therefore may be more relevant to rural adolescents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».