A new measure for multi-professional medical team communication: design and methodology for multilingual measurement development
Notice bibliographique
Résumé
Background: As implementation science in global health continues to evolve, there is a need for valid and reliable measures that consider diverse linguistic and cultural contexts. A standardized, reproducible process for multilingual measure development may improve accessibility and validity by participants in global health settings. To address this need, we propose a rigorous methodology for multilingual measurement development. We use the example of a novel measure of multi-professional team communication quality, a determinant of implementation efforts. Methods: The development and translation of this novel bilingual measure is comprised of seven steps. In this paper, we describe a measure developed in English and Spanish, however, this approach is not language specific. Participants are engaged throughout the process: first, an interprofessional panel of experts and second, through cognitive interviewing for measure refinement. The steps of measure development included: (1) literature review to identify previous measures of team communication; (2) development of an initial measure by the expert panel; (3) cognitive interviewing in a phased approach with the first language (English); (4): formal, forward-backward translation process with attention to colloquialisms and regional differences in languages; (5) cognitive interviewing repeated in the second language (Spanish); (6) language synthesis to refine both instruments and unify feedback; and (7) final review of the refined measure by the expert panel. Results: A draft measure to assess quality of multi-professional team communication was developed in Spanish and English, consisting of 52 questions in 7 domains. This measure is now ready for psychometric testing. Conclusions: This seven-step, rigorous process of multilingual measure development can be used in a variety of linguistic and resource settings. This method ensures development of valid and reliable tools to collect data from a wide range of participants, including those who have historically been excluded due to language barriers. Use of this method will increase both rigor and accessibility of measurement in implementation science and advance equity in research and practice.
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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 | 0,028 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».