Translation, Cross-Cultural Adaptation and Psychometric Validation of the Arabic Version of the Cardiac Rehabilitation Barriers Scale (CRBS-A) with Strategies to Mitigate Barriers
Notice bibliographique
Résumé
Cardiac rehabilitation (CR) utilization is low, particularly in Arabic-speaking countries. This study aimed to translate and psychometrically validate the CR Barriers Scale in Arabic (CRBS-A), as well as strategies to mitigate them. The CRBS was translated by two bilingual health professionals independently, followed by back-translation. Next, 19 healthcare providers, followed by 19 patients rated the face and content validity (CV) of the pre-final versions, providing input to improve cross-cultural applicability. Then, 207 patients from Saudi Arabia and Jordan completed the CRBS-A, and factor structure, internal consistency, construct, and criterion validity were assessed. Helpfulness of mitigation strategies was also assessed. For experts, item and scale CV indices were 0.8–1.0 and 0.9, respectively. For patients, item clarity and mitigation helpfulness scores were 4.5 ± 0.1 and 4.3 ± 0.1/5, respectively. Minor edits were made. For the test of structural validity, four factors were extracted: time conflicts/lack of perceived need and excuses; preference to self-manage; logistical problems; and health system issues and comorbidities. Total CRBS-A α was 0.90. Construct validity was supported by a trend for an association of total CRBS with financial insecurity regarding healthcare. Total CRBS-A scores were significantly lower in patients who were referred to CR (2.8 ± 0.6) vs. those who were not (3.6 ± 0.8), confirming criterion validity (p = 0.04). Mitigation strategies were considered very helpful (mean = 4.2 ± 0.8/5). The CRBS-A is reliable and valid. It can support identification of top barriers to CR participation at multiple levels, and then strategies for mitigating them can be implemented.
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 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 | 0,008 | 0,023 |
| 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 | 0,000 | 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 ».