Translation into Spanish and Cultural Adaptation of the Critical-Care Pain Observation Tool
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Critical-Care Pain Observation Tool (CPOT) is recommended for evaluating pain behaviors in patients in the intensive care unit who are unable to report pain. The source of the only published Spanish version of the CPOT does not verify that it underwent a formal translation process. OBJECTIVE: To describe the translation into Spanish and cultural adaptation of the original French version of the CPOT. METHODS: Key persons in the translation process included one with a master's degree in translation, a critical care physician, nurse faculty members with vast experience in intensive care units, and the instrument's developer. This team followed the Principles of Good Practice for the Translation and Cultural Adaptation Process for Patient-Reported Outcomes Measures as a guide to translate and culturally adapt the CPOT. RESULTS: The first Spanish-language version was back translated to French and was also compared with the English version. Revisions necessitated a second version, which was submitted to experts in critical care. Their modifications required a third version, which was back translated to French and discussed with the CPOT developer, after which a fourth version was created. Finally, a linguistic expert proofread the tool, and the translation leaders incorporated the recommendations, thereby obtaining a final Spanish version. CONCLUSION: The Spanish version is ready to undergo validation with patients in the intensive care unit, which is the next step toward its use in assessing pain behaviors among patients in intensive care units where Spanish is spoken.
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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 | 0,015 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,005 |
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 ».