Canadian English translation and linguistic validation of the 13-MD to measure global health-related quality of life
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The 13-MD is a new instrument designed to measure more globally the various aspects of the health-related quality of life. Its structure is balanced around physical, mental, and social aspects of health. OBJECTIVE: To translate the 13-MD into Canadian English and to ensure that it is conceptually equivalent to the original version in Canadian French. METHODS: Forward and back translations were conducted. A linguistic validation was performed in both Canadian French and Canadian English following an iterative process. This validation was conducted with 15 participants in each group (French and English speakers) using face-to-face cognitive debriefing interviews. This process was done in accordance with academic standards. RESULTS: The two forward translations resulted in 35.8% of identical sentences (59/165). Back translation indicated that 83.6% of the sentences were identical or almost identical to the original Canadian French version. The review of the back translation led to a few changes in the reconciled forward translation (4/165) and the original version (11/165), while the linguistic validation process led to 24 changes over a possibility of 165 sentences in the Canadian English version and 6 over 165 in the Canadian French version. Most changes provided were minimal and were done to ensure a better understanding of the 13-MD. CONCLUSION: The translation and linguistic validation processes were successful in creating a valid 13-MD in Canadian English (13-MD-CE) that is conceptually equivalent to the original version.
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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 | 0,078 | 0,158 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».