Kannada Translation and Validation of the ESAS-r Renal for Symptom Burden Survey in Patients with End-Stage Kidney Disease
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: End-stage kidney disease (ESKD) is a life-limiting illness that leads to significant health-related suffering for the patients and their caregivers. Moreover, disease-directed options such as dialysis and renal transplant might not be universally accessible. Inadequate assessment and management of symptoms often lead to diminished quality of life. For evaluating symptoms and their associated distress, various tools have been identified. However, these are not available for the native Kannada-speaking population for assessing ESKD symptom burden. In this study, we determined the reliability and validity of the Edmonton Symptom Assessment System Revised Renal (ESAS-r: Renal) in Kannada-speaking ESKD patients. Materials and Methods: ESAS-r: Renal English version was translated into Kannada using the forward and backward method. The translated version was endorsed by Nephrology, Palliative care, Dialysis technology and Nursing experts. As a pilot study, 12 ESKD patients evaluated the content of the questionnaires for appropriateness and relevance. The ESAS-r: Renal Kannada version was validated by administering this tool to 45 patients twice a fortnight. Result: The translated ESAS-r: Renal Kannada version questionnaire had an acceptable face and content validity. Experts' opinion was assessed by content validity ratio (CVR), and the value of CVR of ESAS-r: Renal Kannada version was-'1'-. Internal consistency of the tool was assessed among Kannada-speaking ESKD patients; its Cronbach's α was 0.785, and test-retest validity was 0.896. Conclusion: The validated Kannada version of ESAS-r: Renal was reliable and valid for assessing symptom burden in ESKD patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».