Translation and cultural adaptation of the Health Utilities Preschool to Brazilian Portuguese
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Health research is particularly important in low- and middle-income countries (LMICs), where improvements must be achieved with limited resources, and where the great majority of the world's population, especially children, live. Improvements in public health detection in Brazil have resulted in cancer becoming the most prevalent cause of death by disease in the group aged 1 to 19 years, hence, delivering cost-effective care to the group is a priority. Preference-based measures of health status and health-related quality of life (HRQL) integrate morbidity and mortality and provide utility scores for the estimation of quality-adjusted life years to be used in cost-effectiveness analyses and economic evaluation. The generic preference-based instrument Health Utilities - Preschool (HuPS) measures the health status of young children and is applicable to the age group 2 to 5 years, who carry the highest incidence of cancer in childhood. METHODS: The translation of the HuPS classification system followed recommended protocols from published guidelines. Forward and backward translations were performed by a team of six qualified professionals and linguistic validation was undertaken with a sample of parents of preschool children. MAIN RESULTS: Initial disagreements on individual words occurring in 0.5-1.5% were resolved by consensus. A final version of the instrument was validated by the sample of parents. CONCLUSIONS: The translation and cultural adaptation of the HuPS into Brazilian Portuguese were accomplished as the first step in the validation of the HuPS instrument in Brazil.
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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 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,006 | 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 ».