Translation and validation of menopause quick 6 (MQ6) into the Malay language
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Inquiring conservative Asian women about their menopausal symptoms is often challenging in crowded primary healthcare clinics. Furthermore, the subject matter is culturally sensitive to most Malaysian women. Hence, the translation of MQ6 into Malay is crucial to enable self-administration, eliminating the necessity for interviewers and mitigating potential respondent shyness. METHODS: The Menopause Quick 6 (MQ6) questionnaire was translated into the Malay language with an addition of an item, henceforth termed MQ6 (M). Forward and backward translation was performed. Face and content validity were conducted. MQ6 (M) was self-administered to 400 women aged between 40 and 60 attending six primary healthcare clinics in Malaysia. To ascertain the reliability for MQ6 (M), corrected Item-Total Correlation, Squared Multiple Correlation, Cronbach's Alpha if the Item is Deleted, and Kuder-Richardson Reliability Coefficients (KR20). Exploratory factor analysis was done to determine its' construct validity. RESULTS: The outcome of the validation was satisfactory. By the Lawshe method, the content validity ratios ranged from 0.6 to 1.0 and the content validity index was 0.914. The Internal consistency for MQ6(M) Cronbach's alpha was 0.711 while Kuder-Richardson Reliability Coefficients KR20 was 0.676. Factor loading of all four items is above 0.70, indicating a well-defined structure. Whereas factor loading for three items fell within the range of 0.50-0.69 indicating a practically significant threshold for a new questionnaire. CONCLUSION: MQ6 (M) has acceptable reliability and construct validity to be considered as a self-administered screening tool in primary care clinics in Malaysia.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».