Cross-Cultural Adaptation and Validation of the Arabic Version of the Harris Hip Score
Notice bibliographique
Résumé
Background The Harris Hip Score (HHS) questionnaire has been translated and validated into many languages including Italian, Portuguese, and Turkish but not Arabic. The goal of this study was to translate HHS into the Arabic language with cross-cultural adaptation to include and benefit Arabic speaking communities as it is the most widely used instrument for disease-specific hip joint evaluation and measurement of total hip arthroplasty outcome. Methods This questionnaire was translated following a clear and user-friendly guideline protocol. The Cronbach's alpha was used to assess the reliability and internal consistency of the items of HHS. Additionally, the constructive validity of HHS was evaluated against the 36-Item Short Form Survey (SF-36). Results A total of 100 participants were included in this study, of which 30 participants were re-evaluated for reliability testing. Cronbach's alpha of the total score of Arabic HHS is 0.528, and after the standardization, it changed to 0.742 which is within the recommended range (0.7-0.9). Lastly, the correlation between HHS and SF-36 was r = 0.71 ( P < .001) which represents a strong correlation between the Arabic HHS and SF-36. Conclusions Based on the results, we believe that the Arabic HHS can be used by clinicians, researchers, and patients to evaluate and report hip pathologies and total hip arthroplasty treatment efficacy.
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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 | 0,014 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».