Translation and validation of the Chinese version of the menstrual distress questionnaire
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Menstrual Distress Questionnaire (MDQ) is a commonly used questionnaire that assesses various symptoms and distress associated with the menstrual cycle in women. However, the questionnaire has not been completely translated into Chinese with rigorous reliability and validity testing. METHODS: This study translated the Menstrual Distress Questionnaire Form Cycle (MDQC) from English into Chinese: MDQCC in two stages. First, it was translated forward and backward using Jones' model; second, to test the validity and reliability, 210 Chinese-speaking women were recruited through online announcements and posters posted between June 2019 and May 2020. Expert validity, construct validity, convergent validity, and factorial validity were determined using content validity index (CVI), intraclass correlation coefficient (ICC), composite reliability (CR), and exploratory factor analysis, respectively. For concurrent criterion validity, MDQCC score was compared with three existing pain scales. Reliability was evaluated using internal consistency across items and two-week test-retest reliability over time. RESULTS: The CVI for content validity was .92. Item-CVI for expert validities among the 46 items ranged from .50 - 1; scale-CVI for the eight subscales, from .87 - 1; ICC, from .650 - .897; and CRs, from .303 - .881. Pearson correlation coefficients between MDQCC and short-form McGill pain questionnaire, present pain intensity, and visual analog scale scores were .640, .519, and .575, respectively. Cronbach's α for internal consistency was satisfactory (.932). ICC for test-retest reliability was .852 for the entire MDQCC. CONCLUSION: MDQCC was valid and reliable for Mandarin Chinese-speaking women. It can be used to evaluate female psychiatric symptoms related to the menstrual cycle in future work.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».