MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3106889884 · doi:10.1051/sicotj/2020042

Cross-cultural adaptation and translation of the Constant Murley Score into Arabic

2020· article· en· W3106889884 sur OpenAlexaff
Ali Maqdés, Sager Samir Hanna, Ahmed Khaled Bouhamra, Aliaa Khaja

Notice bibliographique

RevueSICOT-J · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArabicAdaptation (eye)Translation (biology)Constant (computer programming)MedicinePsychologyComputer scienceLinguisticsPhilosophyBiologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Shoulder pain is a major disorder of the musculoskeletal system. To the best of our knowledge, there is no documentation of an Arabic version of the shoulder disability and pain measurements. Constant Murley Score (CMS) is one of the standard questionnaires for clinical practice and research. The aim of this research centred around the evaluation of the Arabic Constant Murley Score and subsequently assessing the reliability and validity in comparison to disabilities of the arm, shoulder, and hand (DASH). METHODS: Hundred and twenty five patients took part in this research. We did the internal consistency tests with Cronbach's alpha. Intra-correlation coefficient, convergent validity, convergent construct validity, responsiveness, and floor and ceiling effects were also calculated. RESULTS: Principal component analysis showed that the variance was 63.31% with a factor range of 0.42-0.85, which fulfils the uni-dimensionality criterion. Also, the Arabic CMS correlated negatively with the DASH score (-0.82, p < 0.001). The Arabic version of CMS was consistent with Cronbach's alpha of 0.74. With Inter Class Correlation Coefficient (ICC) = 0.83 it also showed a very good test-retest reliability. CONCLUSION: Ours is the first translation and cross-cultural adaptation of the CMS into Arabic. Important evidences of validity were tested such as uni-dimensionality, convergent validity, and internal consistency. Results demonstrate an acceptable Cronbach's alpha of 0.74, ICC = 0.830 indicating excellent reliability and a strong correlation of the Arabic CMS with the DASH score (r = -0.820). Overall, the Arabic version of CMS is a good and reliable diagnostic tool for patients experiencing shoulder pain.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSICOT-JMême sujetShoulder Injury and TreatmentTravaux en français237 207