Factorial validity and comparability of the six translations of the Rivermead Post-Concussion Symptoms Questionnaire translations: results from the CENTER-TBI study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Comparison of patient-reported outcomes in multilingual studies requires evidence of the equivalence of translated versions of the questionnaires. The present study examines the factorial validity and comparability of six language versions of the Rivermead Post-Concussion Symptoms Questionnaire (RPQ) administered to individuals following traumatic brain injury (TBI) in the Collaborative European NeuroTrauma Effectiveness Research (CENTER-TBI) study. Methods Six competing RPQ models were estimated using data from Dutch (n = 597), English (n = 223), Finnish (n = 213), Italian (n = 268), Norwegian (n = 263), and Spanish (n = 254) language samples recruited six months after injury. To determine whether the same latent construct was measured by the best-fitting model across languages and TBI severity groups (mild/moderate vs. severe), measurement invariance (MI) was tested using a confirmatory factor analysis framework. Results The results did not indicate a violation of the MI assumption. The six RPQ translations were largely comparable across languages and were able to capture the same construct across TBI severity groups. The three-factor solution comprising emotional, cognitive, and somatic factors provided the best fit with the following indices for the total sample: χ 2 (101) = 647.04, $${\chi }^{2}/df$$ χ 2 / d f = 6.41, p < 0.001, CFI = 0.995, TLI = 0.994, RMSEA = 0.055, CI 90% [0.051, 0.059], SRMR = 0.051. Conclusion The RPQ can be used in international research and clinical settings, allowing direct comparisons of scores across languages analyzed within the full spectrum of TBI severity. To strengthen the aggregated applicability across languages, further analyses of the utility of the response scale and comparisons between different translations of the RPQ at the item level are recommended.
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 | 0,022 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».