BREAST-Q Translation and Linguistic Validation to European Portuguese
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Evaluating the impact of surgical treatment on health-related quality of life of breast cancer patients has become increasingly relevant, particularly for reconstructive procedures. The BREAST-Q consists of a broadly used patient-reported outcome measure to assess the impact of breast surgery on the health-related quality of life of these patients. The aim of this study was to translate and linguistically validate the BREAST-Q reconstructive module to European Portuguese. MATERIAL AND METHODS: The translation and linguistic validation process was based on the International Society for Pharmacoeconomics and Outcomes Research guidelines and started after obtaining permission from the original authors (developers). It involved two direct English to European Portuguese translations and a back translation, maintaining conceptual and cultural equivalence, an expert panel discussion, cognitive interviews with five patients and a final consensus. RESULTS: The forward translations led to the revision of three conceptually distinct items. The backward translation resulted in predominantly wording discrepancies and the three conceptual disparities noted in the back translation were revised on a consensual version. All material was openly discussed with the original authors and in an expert panel meeting. One item was changed after the cognitive interviews. The final consensual version was obtained. CONCLUSION: This stepwise approach allowed to linguistically validate the BREAST-Q reconstructive module to European Portuguese so that it can be used in the Portuguese population. Additionally, the applied methodology may serve to support and guide other instruments for linguistic validation.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».