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Enregistrement W3155628778 · doi:10.1177/15404153211003341

Translation of the Pediatric Nausea Assessment Tool (PeNAT) Into Spanish and Evaluating Understandability Among Spanish-Speaking Hispanic American Children and Adolescents Receiving Chemotherapy

2021· article· en· W3155628778 sur OpenAlexaff
Erica Garcia Frausto, Araby Sivananthan, Carla Golden, Molly Szuminski, Luz N. Perez Prado, Mercedes Paloma Lopez, Virginia R. Diaz, Dominica Nieto, Erin Plenert, Anne‐Marie Langevin, L. Lee Dupuis

Notice bibliographique

RevueHispanic Health Care International · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of TorontoSickKids Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyClinical psychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,343 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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