Validation of the translated version of the EVAN-G scale in a Chinese-speaking population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aimed to translate the French version of a perioperative satisfaction questionnaire (EVAN-G) scale, a validated questionnaire for assessing perioperative patient satisfaction, into a Chinese version and validate it in Chinese-speaking patients. METHODS: We developed the Chinese version of the EVAN-G (EVAN-GC) scale based on the original French version of the EVAN-G. The EVAN-GC scale, the Short version of the Spielberger State-Trait Anxiety Inventory (S-STAI), and the McGill pain questionnaire (MGPQ) were administered on the WeChat mini program. We invited patients to complete these questionnaires within 4 to 24 h after surgery. The psychometric validation of the EVAN-GC scale included validity, reliability, and acceptability. RESULTS: Among 220 patients, 217 (98.6%) completed the EVAN-GC scale after surgery. The item-internal consistency revealed good construct validity. Compared with the total scores of the S-STAI and MGPQ, the EVAN-GC scale showed excellent convergent validity (ρ = - 0.32, P < 0.001; ρ = - 0.29, P < 0.001). The EVAN-GC scale could differentiate between groups, which showed good discriminate validity. The Cronbach's alpha coefficient (0.85) of the translated scale demonstrated satisfactory internal consistency reliability, and a 36-patient subsample retest evidenced good test-retest reliability (ρ = 0.82, P < 0.001). In addition, the median [interquartile range] time of completing the EVAN-GC scale was 3.7 [2.9-4.9] min. CONCLUSIONS: The EVAN-GC scale has good psychometric properties similar to those of the original French version. The EVAN-GC scale is a valid and reliable measurement to assess patient satisfaction in Chinese-speaking patients. TRIAL REGISTRATION: The Chinese Clinical Trial Registry, ChiCTR2100049555.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».