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Enregistrement W4402841881 · doi:10.1177/03635465241274151

English Translation and Cultural Adaptation of the Knee Numeric-Entity Evaluation Score (KNEES-ACL): A Condition-Specific Patient-Reported Outcome Measure for Anterior Cruciate Ligament Injuries

2024· article· en· W4402841881 sur OpenAlexaff
Hana Marmura, Dianne Bryant, Christian Fugl Hansen, John Brodersen, Michael R. Krogsgaard, Saveen Dhanoya, Alan Getgood

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Sports Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensFowler Kennedy Sport Medicine ClinicMcMaster UniversityLondon Health Sciences CentreLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnterior cruciate ligamentPromContext (archaeology)DanishThink aloud protocolACL injuryMedicinePhysical therapyPsychologyPhysical medicine and rehabilitationSurgeryLinguisticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Knee Numeric-Entity Evaluation Score (KNEES-ACL) is a 41-item condition-specific patient-reported outcome measure (PROM) that was developed for patients with an anterior cruciate ligament (ACL) deficiency and patients after ACL reconstruction. This measure is intended to be used for longitudinal clinical studies. The KNEES-ACL has demonstrated face and content validity and superior responsiveness compared with other PROMs commonly used in patients with an ACL injury. However, this PROM was developed in Danish and has not been appropriately translated and culturally adapted into North American English. PURPOSE: To translate and culturally adapt the KNEES-ACL from Danish to North American English. STUDY DESIGN: Cross-sectional study. METHODS: Translation from Danish to English and cultural adaptation to a North American context were performed according to the dual panel method. First, the Danish KNEES-ACL was translated by a bilingual panel, which provided multiple English wording options for each item. Second, an English lay panel focus group was formed to determine the wording for each item that best reflected everyday spoken language. Finally, individual think-aloud cognitive interviews were conducted with patients after an ACL injury to evaluate the relevance, comprehensiveness, and comprehensibility of the PROM content and questions. Repeated modifications and testing were performed until a final English version of the KNEES-ACL was constructed. RESULTS: Participants in the lay panel focus group were able to reach unanimous decisions for each of the 41 items. Further changes to 17 items were made after 8 think-aloud interviews with patients with ACL injuries at various time points to ensure that items were relevant and being interpreted consistently among different types of patients. The final KNEES-ACL consisted of 6 domains: Problems with Daily Activities, Mental Impact, Stability, Strength and Control, Pain, and Sport and Physical Activity. CONCLUSION: The English KNEES-ACL for patients with ACL injuries has undergone appropriate translation and cultural adaptation using established dual panel and cognitive interviewing methods in the population of interest. The psychometric properties of the English KNEES-ACL will likely mirror those established with the Danish version. However, direct validation of the psychometric properties of the English version would be beneficial before widespread use.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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