Canadian French Translation and Validation of the Neck Dissection Impairment Index: A Quality of Life Measure for the Surgical Oncology Population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neck dissections (ND) are a routine procedure in head and neck oncology. Given the postoperative functional impact that some patients experience, it is imperative to identify and track quality of life (QoL) symptomatology to tailor each patient's therapeutic needs. To date, there is no validated French-Canadian questionnaire for this patient-population. We therefore sought to translate and validate the Neck Dissection Impairment Index (NDII) in Canadian French. METHODS: A 3-phased approach was used. Phase 1: The NDII was translated from English to Canadian French using a "forward and backward" translational technique following international guidelines. Phase 2: A cognitive debriefing session was held with 10 Canadian French-speaking otolaryngology patients to evaluate understandability and acceptability. Phase 3: The final version was administered prospectively to 30 patients with prior history of ND and 30 control patients. These patients were asked to complete the questionnaire 2 weeks after their first response. Test-retest reliability was calculated with Spearman's correlation. Internal consistency was elicited using Cronbach's alpha. RESULTS: NDII was successfully translated and validated to Canadian French. Cronbach's alpha revealed high internal consistency (0.92, lower 95% confidence limit 0.89). The correlation for test-retest validity were strong or very strong (0.61-0.91). CONCLUSION: NDII is an internationally recognized QoL tool for the identification of ND-related impairments. This validated Canadian French version will allow clinicians to adequately assess the surgery-related QoL effect of neck surgery in the French-speaking population, while allowing French institutions to conduct and/or participate in multisite clinical trials requiring the NDII as an outcome measure.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».