German Translation and Linguistic Validation of the LIMB‑Q: A Patient-reported Outcome Measure for Lower Extremity Trauma
Notice bibliographique
Résumé
Background: Lower extremity trauma can have a significant impact on a patient's quality of life. The LIMB-Q is a recently developed and validated patient-reported outcome measure that assesses patient-specific outcomes and experience of health care. The aim of this study was to translate and linguistically validate the LIMB-Q from English to German. Methods: The translation was performed by combining World Health Organization and Professional Society for Health Economics and Outcomes Research guidelines. The process consisted of forward translations, a backward translation, expert panel meetings, cognitive debriefing interviews with patients, and several rounds of discussion and reconciliation with the creators of LIMB-Q. The goal was to obtain a culturally and conceptually accurate translation of LIMB-Q into German for use in Switzerland. Results: From the two forward translations, there was one primary discrepancy between the two translators that was discussed to determine the most conceptually accurate translation. From the backward translations, there were 63 items that required discussion and re-translation. Nine patients participated in the cognitive debriefing interviews, which led to three items being modified. The translation process led to a linguistically validated and conceptually equivalent German version of the LIMB-Q. Conclusions: The German (Switzerland) version of LIMB-Q is now available. This will offer a valuable tool for lower extremity trauma research and clinical care in German-speaking populations.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».