Brazilian translation and adaptation of theQuestionnaire D'Alimentation
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Purpose: to translate the French language instrument "Questionnaire D'Alimentation" to Brazilian Portuguese and culturally adapt it for adolescents. Methods: the translation was based on a protocol that consisted of translation to Brazilian Portuguese (by a professor with a Literary Arts degree and a Doctor of Dental Surgery, both fluent in French and Brazilian Portuguese); back-translation into French; revision by a Committee of specialists (two translators, one native and one sworn translator, and two university professors, one being a Doctor of Dental Surgery and a Speech Therapist) and cultural equivalence (pre-test). The version used in the pre-test consisted of 26 questions with five possible responses (5-Likert), distributed in five domains (Food-Mastication, Habits, Meats, Fruits and Vegetables). The pre-test and test-retest was performed with a sample of 20 adolescents (10 boys/10 girls) from public schools of Piracicaba (Brazil). At this stage, the alternative "I did not understand" was added to each question in order to identify those that were not understood. Test-retest reliability was assessed for each domain using intra-class correlation coefficients (ICCs). Results: in the pre-test, an excellent comprehension of the instrument was observed; in test-retest, ICCs ranged from 0.45 to 0.81 (moderate to excellent agreement). Conclusion: the Portuguese version of the Questionnaire D'Alimentationhas shown to be easy to understand by Brazilian adolescents and useful in the evaluation of the masticatory function and feeding or swallowing disorders that may affect food intake.
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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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».