Development and Cross-Cultural Adaptation of the Tamil Version of the Stroke-Specific Quality of Life Scale (SSQoL) and Assessment of its Reliability and Validity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In this current modern industrial world, strokes are the major reason for causing disability and death in the adult population. In spite of the various tools available to measure the physical, psychological, and social impact of strokes, the appropriate method in various languages around the world is not available. In that sense adapting the Stroke-Specific Quality of Life Scale (SSQoL) in different languages and cultures is essential to ensure their validity and efficacy across diverse populations. AIM: This study aims to translate the original SSQoL English version into the Tamil language and assess the scale's reliability and validity among Tamil-speaking subjects with chronic stroke survivors. METHODS: A methodological framework was applied to translate and culturally adapt SSQoL, involving forward and backward translation, committee review, and testing. A total of 220 participants were recruited to assess demographic characteristics, validity, and reliability of the Tamil-translated SSQoL-T using measures such as internal consistency, test-retest reliability, and convergent validity. RESULTS: The content validity analysis of the translated Tamil version of SSQoL-T showed strong positive outputs for both total score and sub-score assessments. In test-retest reliability analysis, good reliability with Cronbach's alpha (≥0.9) was observed for both total score and sub-score assessments. Conclusion: This study's findings underscore the content validity and good reliability of SSQoL-T as a screening tool for assessing stroke among Tamil-speaking populations, providing valuable insights for clinicians and researchers in the assessment and management of strokes.
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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 | 0,015 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».