CROSS CULTURAL ADAPTION, VALIDITY AND RELIABILITY OF URDU VERSIONS OF WOMAC INDEX FOR KNEE OSTEOARTHRITIS INDEX
Notice bibliographique
Résumé
<strong><em>Objective: </em></strong><em>The aim of this study was to translate and cross culturally adapt Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) from source language, English to target language, Urdu. Moreover, to establish its internal consistency, test-retest reliability and validity among knee osteoarthritis patients.</em> <strong><em>Methods: </em></strong><em>WOMAC was first translated from English to Urdu as per international standardized guidelines. The synthesized version of WOMAC Urdu was initially tested in 12 patients. Final established WOMAC Urdu was administered to 120 knee osteoarthritis patients two times with a 48-hour gap between. IBM Statistics Software SPSS 20.0 was used to analyze scores.</em> <strong><em>Results: </em></strong><em>Results showed an excellent internal consistency Cronbach’s Alpha ranging from 0.816 to 0.920 for subscales of pain, stiffness and physical function. Intraclass coefficient was ranging from 0.769 to 0.945, Spearman Correlation 0.841 to 0.844 with significant correlation 0.027. There was no ceiling or floor effect with 100% kappa agreement. An excellent content validity was exhibited by significant difference of score with changing severity of knee osteoarthritis.</em> <strong><em>Conclusion: </em></strong><em>The findings conclude that WOMAC Urdu cross culturally adapted and found to be valid and reliable outcome measure for knee osteoarthritis in Urdu speaking patients.</em> <strong><em>Keywords: </em></strong><em>WOMAC Urdu, Knee Osteoarthritis, Cross Cultural Adaptation, Health Status, Reliability</em>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».