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Enregistrement W2755217893 · doi:10.2196/resprot.8067

Health Information National Trends Survey in American Sign Language (HINTS-ASL): Protocol for the Cultural Adaptation and Linguistic Validation of a National Survey

2017· article· en· W2755217893 sur OpenAlexvenueno aff
Poorna Kushalnagar, Raychelle Harris, Raylene Paludneviciene, TraciAnn Hoglind

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersNational Institutes of Health
Mots-clésHealth Information National Trends SurveyThe InternetAmerican Sign LanguagePublic healthPopulationSurvey data collectionHealth informationPsychologyGeographySign languageEnvironmental healthComputer scienceMedicineWorld Wide WebPolitical scienceLinguisticsHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Health Information National Trends Survey (HINTS) collects nationally representative data about the American's public use of health-related information. This survey is available in English and Spanish, but not in American Sign Language (ASL). Thus, the exclusion of ASL users from these national health information survey studies has led to a significant gap in knowledge of Internet usage for health information access in this underserved and understudied population. OBJECTIVE: The objectives of this study are (1) to culturally adapt and linguistically translate the HINTS items to ASL (HINTS-ASL); and (2) to gather information about deaf people's health information seeking behaviors across technology-mediated platforms. METHODS: We modified the standard procedures developed at the US National Center for Health Statistics Cognitive Survey Laboratory to culturally adapt and translate HINTS items to ASL. Cognitive interviews were conducted to assess clarity and delivery of these HINTS-ASL items. Final ASL video items were uploaded to a protected online survey website. The HINTS-ASL online survey has been administered to over 1350 deaf adults (ages 18 to 90 and up) who use ASL. Data collection is ongoing and includes deaf adult signers across the United States. RESULTS: Some items from HINTS item bank required cultural adaptation for use with deaf people who use accessible services or technology. A separate item bank for deaf-related experiences was created, reflecting deaf-specific technology such as sharing health-related ASL videos through social network sites and using video remote interpreting services in health settings. After data collection is complete, we will conduct a series of analyses on deaf people's health information seeking behaviors across technology-mediated platforms. CONCLUSIONS: HINTS-ASL is an accessible health information national trends survey, which includes a culturally appropriate set of items that are relevant to the experiences of deaf people who use ASL. The final HINTS-ASL product will be available for public use upon completion of this study.

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)0,013
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,533
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,609
Tête enseignante GPT0,661
Écart entre enseignants0,053 · 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
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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