Adaptation, Translation, and Validation of a Patient-Reported Experience Measure for Children and Young People for the Canadian Context
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient-reported experience measures (PREMs) evaluate children's and young people's (CYP) perceptions of care. An important PREM developed with and for children was created in London, UK. Given the absence of similar North American instruments, we aimed to adapt, translate, and linguistically validate this instrument for use in a Canadian pediatric outpatient setting. METHODS: A qualitative design was used, involving CYP and their parents/caregivers. Phase 1 entailed the English survey adaptation using think-aloud testing, revision, and cognitive testing. Phase 2 involved translation into French, revision and back-translation, and cognitive testing. Phase 3 encompassed a cross-validation of the English and French versions of the adapted instrument. RESULTS: Fifty-five children in 3 age groups (8-11y, 12-13y, 14-16y) participated in creating the Canadian PREM. In Phases 1 and 2, 41 children participated in reviewing and updating specific questions in the instrument, resulting in adjustments and revisions based on their feedback. In Phase 3, 14 bilingual children linguistically validated the PREM instrument. CONCLUSIONS: This study reports the development of the first Canadian PREM specifically tailored to children. By incorporating the perspectives and preferences of CYP in clinical practice, this approach has the potential to amplify the delivery of patient-centered care for this vulnerable population and ensure that the needs and voices of CYP are acknowledged. LEVEL OF EVIDENCE: V, Therapeutic.
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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 | 0,013 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».