The Chinese translation and cross-cultural adaptation of PRISMA-7 questionnaire: an observational study to establish the accuracy, reliability and validity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Frailty is a health condition linked to adverse health outcomes and lower life quality. The PRISMA-7, a 7-item questionnaire from the Program on Research for Integrating Services for the Maintenance of Autonomy (PRISMA), is a validated case-finding tool for frailty with good sensitivity and specificity. This study aimed to translate, culturally adapt, and validate the PRISMA-7 questionnaire for Chinese use. METHODS: A prospective observational study with convenience sampling recruited bilingual adults aged 65 and over living in the community. The Functional Autonomy Measurement System (SMAF) was the gold standard benchmark. The English PRISMA-7 questionnaire was culturally adapted to Chinese using forward and backward translation. Intra- and inter-rater reliability were determined using the intraclass correlation coefficient (ICC). Face, content and criterion validity were determined. The Receiver Operator characteristic (ROC) curve determined the optimal cut-off score. RESULTS: One-hundred-twenty participants (55 females and 65 males) were recruited. The Chinese PRISMA-7 questionnaire had excellent intra-rater and inter-rater reliability (ICC = 1.000). The rigorous forward and backward translation established the face and content validity. The moderately high correlations between the English PRISMA-7 with SMAF (r = - 0.655, p < 0.001) and Chinese PRISMA-7 with SMAF (r = - 0.653, p < 0.001) pairs established the criterion validity. An optimal cut-off score of three "Yes" responses was reported with 100% sensitivity and 85.3% specificity. CONCLUSION: This translation, cross-cultural adaptation, and validation study established the Chinese PRISMA-7 questionnaire. The preliminary results suggest adequate diagnostic test accuracy for frailty screening among the Chinese-literate community.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».