Multimorbidity Treatment Burden Questionnaire (MTBQ): Translation, Cultural Adaptation, and Validation in French-Canadian
Notice bibliographique
Résumé
Reliable treatment burden measures are needed given the aging population and the associated increase in multimorbidity and polypharmacy. Treatment burden is defined as the effort to care for one's health and the resulting impact on one's daily life. This study aimed to translate the Multimorbidity Treatment Burden Questionnaire (MTBQ) for French-Canadians and assess its reliability and validity. The MTBQ was translated and tested with cognitive debriefing interviews, and the French version (MTBQ-F) was then administered 2 times among 105 participants. Reliability and validity were examined using the intra-class correlation coefficient (ICC), Cronbach's alpha, and Spearman's correlations. The median global MTBQ-F scores were 32.69 (interquartile range [IQR]: 21.15-48.08) and 30.77 (IQR: 21.15-46.15) for the first and second administrations, respectively. Test-retest (ICC: 0.73; 95% CI: 0.63-0.81) and internal consistency reliability (Cronbach's alpha: 0.80) were good. There was a moderate positive correlation between the MTBQ-F score and the number of self-reported conditions (rho: 0.28). This valid instrument could identify patients experiencing a high treatment burden and assess the impact of interventions among them.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».