Cross‐Cultural Translation of the Adolescent Menstrual Bleeding Questionnaire (AMBQ)
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Heavy menstrual bleeding (HMB) affects up to 37% of adolescents. Given the paucity of available tools to assess health-related quality of life (HRQoL) in adolescents with HMB, we developed the adolescent menstrual bleeding questionnaire (aMBQ), a valid and reliable measure of bleeding-related quality of life. The aim of this study was cross-cultural translation and adaptation of the English aMBQ into French to ensure accessibility for more Canadian adolescents who menstruate. METHODS: A five-step process was followed: (1) forward translation from English to Canadian French; (2) backward translation from French to English; (3) review of source and translated aMBQ to create a reconciled version; (4) cognitive debriefing to ensure linguistic and clinical equivalence and (5) review of cognitive debriefings to produce the final version of the French aMBQ. Results of cognitive debriefings were reviewed after every three participants; items were revised if presented as an issue by ≥2 participants. These changes were implemented and tested in cognitive debriefings until saturation was reached. RESULTS: Linguistic changes were made to nine (33%) of the questions and one (3.7%) answer options. Major changes were made to four of the 27 questions (15%), and minor changes were made to five of the 27 questions (19%). CONCLUSION: Professional translators, clinical experts and patient input through cognitive debriefing are pivotal to successful cross-cultural translation. Results of cognitive debriefing interviews suggest the French aMBQ is easily understood and confirms its face validity.
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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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,009 | 0,002 |
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 ».