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Enregistrement W2889544025 · doi:10.1186/s12955-018-0998-4

Canadian French translation and linguistic validation of the child health utility 9D (CHU9D)

2018· article· en· W2889544025 sur OpenAlexafffundabout
Thomas G. Poder, Nathalie Carrier, Harriet Mead, Katherine Stevens

Notice bibliographique

RevueHealth and Quality of Life Outcomes · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéUniversity of SheffieldUniversity of Leeds
Mots-clésKnowledge translationLinguisticsReliability (semiconductor)Computer scienceQuality (philosophy)Natural language processingPsychologyArtificial intelligenceKnowledge management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Several preference based measures are validated for adults in cost utility analysis, but less are available for children and many researchers have criticized the quality of pediatric economic studies. The objective of this study was to perform a Canadian French translation and linguistic validation of the Child Health Utility 9D (CHU9D) that was conceptually equivalent to the original English version for use in Canada. METHODS: The translation and linguistic validation were realized by ICON Clinical Research (UK) Limited in association with the developer of the CHU9D and Canadian collaborators. This was done in accordance with industry standards and the guidance of the Food and Drug Administration (FDA) for patient-reported outcome (PRO) instruments. Five steps were considered: concept elaboration; forward translation; back translation; linguistic validation; proofreading and final verification. RESULTS: The CHU9D Canadian French translation and linguistic validation were realized without any major difficulties. Only 3 changes were made after the forward translation and 5 after the back translation. The result of back translation was very similar to the original English version. Six additional changes suggested by the developer team were accepted and the linguistic validation with five children led to 2 additional changes. Most changes were generally to change one word to better sounding Canadian French. CONCLUSION: We produced a Canadian French translation and cross-cultural adaptation of the Child Health Utility 9D (CHU9D). Before being used in clinical settings and research projects, the final Canadian French translation needs to be validated for metrological qualities of reliability and validity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil0,511

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,004

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 Opus0,413
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,038 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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