Translation of the Pediatric Nausea Assessment Tool (PeNAT) Into Spanish and Evaluating Understandability Among Spanish-Speaking Hispanic American Children and Adolescents Receiving Chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We aimed to create a Spanish-language version of the Pediatric Nausea Assessment Tool (PeNAT) and examine its understandability among Spanish-speaking, Hispanic American children. METHODS: : Forward and backward translations of the PeNAT documents were performed and verified by a bilingual panel. Four monolingual, Spanish-speaking dyads (child/parent) and four bilingual dyads piloted the Spanish-language PeNAT documents. Four additional bilingual dyads read both versions and completed the PeNAT using their preferred version. These were reviewed for errors due to misunderstanding. UNDERSTANDABILITY: Children aged 4-18 years about to receive chemotherapy who spoke Spanish at home and were without impairments precluding PeNAT use were eligible. Participants used the Spanish-language PeNAT during a chemotherapy block. Parents gave feedback on the PeNAT documents. Recruitment continued until 10 consecutive participants offered no substantive suggestions for revision. RESULTS: : Ten cancer patients (mean age: 10.6 years) used the Spanish-language PeNAT. All parents felt their child understood the PeNAT; none felt the documents were hard or very hard to use. CONCLUSION: The Spanish-language PeNAT was understood by Spanish-speaking Hispanic American children. Further psychometric testing is warranted.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».