French-Canadian translation of a self-report questionnaire to monitor opioid therapy for chronic pain: The Opioid Compliance Checklist (OCC-FC)
Notice bibliographique
Résumé
Context: Chronic noncancer pain (CNCP) is a frequent condition among Canadians. The psychosocial and economic costs of CNCP for individuals, their families, and society are substantial. Though opioid therapy is often used to manage CNCP, it is also associated with risks of misuse. The Opioid Compliance Checklist (OCC) was developed to monitor opioid misuse in patients taking opioids for CNCP. The objective of the present study was to provide a French-Canadian translation of the eight-item OCC, the OCC-FC.Methods: The eight-item OCC was translated for use in Québec using published guidelines for the translation and adaptation of self-report measures, including an expert committee and a double forward–backward translation process. A pretest of the adapted eight-item OCC was also conducted among 30 patients with CNCP.Results: A French-Canadian version of the OCC was generated. When ambiguity in the items was detected during expert committee consultation or pretest administration, modifications made were kept to a strict minimum to facilitate future comparisons across studies using the original English and translated French-Canadian version.Discussion: This study provides a culturally adapted tool that will contribute to identifying French-Canadian patients with CNCP who misuse opioids over the course of opioid therapy. This translation of the OCC has the strong potential to be useful in research and clinical settings.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».