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Enregistrement W2778578957 · doi:10.1186/s13104-017-3098-3

Cross-cultural survey development: The Colon Cancer Screening Behaviors Survey for South Asian populations

2017· article· en· W2778578957 sur OpenAlexafffund
Joanne Crawford, Dorcas Beaton, Farah Ahmad, Arlene S. Bierman

Notice bibliographique

RevueBMC Research Notes · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensUniversity of TorontoBrock UniversityInstitute for Work & HealthYork UniversityToronto Rehabilitation InstituteSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesBrock University
Mots-clésMedicineRelevance (law)Cultural diversityUrduPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective of this work was to develop a survey that considered cultural relevance and diversity of South Asian populations, with the aim of describing or predicting factors that influence colorectal cancer screening intention and adherence. The scientifically rigorous approach for survey development informed the final phase of an exploratory mixed method study. This initial survey was later cross-culturally translated and adapted into the Urdu language, and thereafter, items were cognitively tested for conceptual relevance among South Asian immigrants. RESULTS: The initial development of the Colon Cancer Screening Behaviours Survey for South Asian populations was completed using a number of steps. Development involved: the identification of key concepts and conceptual model; literature search for candidate measures and critical appraisal; and, expert consultation to select relevant measures. Five published surveys included measures that covered concepts relevant to South Asians and colorectal cancer screening behaviours. However, measures from these surveys missed content that emerged through parallel field work with South Asians, and additions were required along with item modifications. In the final stage, cross-cultural translation and adaptation into Urdu, and cognitive testing were completed. Future research will require an examination of proposed relationships, and psychometric testing of measures in the survey.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,573
Tête enseignante GPT0,552
Écart entre enseignants0,021 · 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.

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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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