Cultural adaptation and validation of patient decision aids: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
In order to promote self-determination, patients have to be actively involved with their care providers in health-care decision making, especially when such decisions involve personal preferences. Decision aids (DAs) are tools that can contribute to patient-centered decision-making processes. To benefit from previous fieldwork and avoid duplicating developmental efforts and producing many similar DAs, the adaptation of existing DAs to new cultural contexts is a resource-saving option. However, there are no guidelines on how to culturally adapt and validate DAs. This study aimed to identify and document existing procedures for the cultural adaptation and validation of patient DAs. A scoping review examined studies conducting cultural adaptation and/or validation of patient DAs. The following databases were searched in February 2016: CINAHL, EMBASE, Medline (Ovid), PASCAL, PsychINFO, and PubMed. From the 13 studies selected, 11 main procedures were identified: appraisal of the original DA, assessment of the new cultural context, translation, linguistic adaptation, cultural adaptation, usability testing, exploration of DA acceptability, test-retest reliability, content validity, construct validity, and criterion validity. A conceptual synthesis of these studies suggests there are four phases in the adaptation/validation process of DAs aimed at: 1) exploring the original DA and the new cultural context, 2) adapting the original DA to the new cultural context, 3) lab testing the preliminary version of the adapted DA, and 4) field testing the adapted DA in a real use context. By facilitating the adaptation and broader implementation of DAs, patients may ultimately be empowered in decision-making processes.
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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 | 0,132 | 0,386 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,034 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».