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Enregistrement W4327911457 · doi:10.1136/emermed-2022-212337

Cross-cultural adaptation and its impact on research in emergency care

2023· article· en· W4327911457 sur OpenAlexaff
Tom Roberts, Edward Carlton, Matthew Booker, Sarah Voss, Samuel Vaillancourt, Anisa Jabeen Nasir Jafar, Jonathan Benger

Notice bibliographique

RevueEmergency Medicine Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesRoyal College of Emergency MedicineNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineAdaptation (eye)Cross-culturalPerspective (graphical)Inclusion (mineral)Diversity (politics)Outcome (game theory)Key (lock)Emergency departmentMEDLINEMedical emergencyNursingComputer scienceSocial psychologyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The perspective of patients is increasingly recognised as important to care improvement and innovation. Patient questionnaires such as patient-reported outcome measures may often require cross-cultural adaptation (CCA) to gather their intended information most effectively when used in cultures and languages different to those in which they were developed. The use of CCA could be seen as a practical step in addressing the known problems of inclusion, diversity and access in medical research.An example of the recent adaptation of a patient-reported outcome measure for use with ED patients is used to explore some key features of CCA, introduce the importance of CCA to emergency care practitioners and highlight the limitations of CCA.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,507
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,000

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.

Tête enseignante Opus0,165
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,349 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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