Malay translation and validation of the quality of life after brain injury (QOLIBRI) questionnaire for individuals with traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
Background & Objectives: The Quality of Life after Brain Injury (QOLIBRI) is a health-related quality of life (QOL) questionnaire for individuals with traumatic brain injury (TBI). The aim of this study was to translate and validate the Malay version of QOLIBRI (M-QOLIBRI). Methods: One hundred sixty-two individuals with TBI participated in this cross-sectional and validation study. Internal consistency, concurrent-criterion validity, construct validity, and test–retest reliability were assessed with Cronbach’s alpha, Spearman’s correlation coefficient, confirmatory factor analysis, and intraclass correlation coefficient (ICC). Results: M-QOLIBRI was proven reliable, with an overall alpha value of 0.911 and an ICC value of 1.00. The t-test result showed insignificant differences between the first and second administration of M-QOLIBRI (t = 1.897, p > 0.05). No significant correlation existed between the M-QOLIBRI score and patients’ age (r = −.111, p > 0.05) and time since injury (r = −.117, p > 0.05). Factor analysis was used to check for the validity of the instrument. The KMO value in this study was acceptable (0.786), which proved that the sample size was adequate. Conclusions: This study demonstrated that M-QOLIBRI is a valid and reliable tool to assess the health-related QOL after brain injury of Malaysian population.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».