Translation and adaptation of the Gross Motor Function Measure-88 to the Croatian language
Notice bibliographique
Résumé
The Gross Motor Function Measure-88 (GMFM-88) is a standardized observational instrument measuring gross motor function for children with cerebral palsy and Down syndrome. Clinicians in Croatia have been showing a growing interest in GMFM-88. However, only the English version of the measure was available, which possessed a barrier for its use in Croatia. The aim of this study was to translate the GMFM-88 test from English into Croatian and adapt it for use in clinical practice in Croatia. In this study, we followed the first five steps of the Sousa & Rojjanasrirat (2010) guideline for translation and adaptation. First, two authors independently did “forward” translation; a translation of the score sheet from English into Croatian. Then, the third author performed “backward” translation, which was checked and revised by the measure’s author. The pre-final version of the translated measure was tested through cognitive debriefing with seven clinicians. Participants pointed out the importance of the consistent use of terms and provided suggestions for improvement, such as changed word order or shortening of the translated items. Seventy two of 88 items were changed. With this study, we have initiated the adaptation of the GMFM-88 to Croatian. The next steps for fully validated GMFM-88 in the Croatian language is to do psychometric testing with children with cerebral palsy and Down syndrome in Croatia.
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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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».