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Enregistrement W4404268688 · doi:10.13112/pc.327

Translation and adaptation of the Gross Motor Function Measure-88 to the Croatian language

2022· article· en· W4404268688 sur OpenAlexaff
Dunja Husnjak, Hrvoje Gudlin, Monika Novak‐Pavlic

Notice bibliographique

RevuePaediatria Croatica · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCroatianAdaptation (eye)Measure (data warehouse)Translation (biology)PsychologyLinguisticsComputer scienceNeuroscienceBiologyData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Gross Motor Function Measure-88 (GMFM-88) is a standardized observational instrument measuring gross motor function forchildren with cerebral palsy and Down syndrome. Clinicians in Croatia have been showing a growing interest in GMFM-88. However,only the English version of the measure was available, which possessed a barrier for its use in Croatia. The aim of this study was totranslate the GMFM-88 test from English into Croatian and adapt it for use in clinical practice in Croatia. In this study, we followedthe first five steps of the Sousa & Rojjanasrirat (2010) guideline for translation and adaptation. First, two authors independently did“forward” translation; a translation of the score sheet from English into Croatian. Then, the third author performed “backward” translation, which was checked and revised by the measure’s author. The pre-final version of the translated measure was tested throughcognitive debriefing with seven clinicians. Participants pointed out the importance of the consistent use of terms and provided suggestions for improvement, such as changed word order or shortening of the translated items. Seventy two of 88 items were changed.With this study, we have initiated the adaptation of the GMFM-88 to Croatian. The next steps for fully validated GMFM-88 in theCroatian language is to do psychometric testing with children with cerebral palsy and Down syndrome in Croatia.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,718
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2022
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Résumé présentoui

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