Danish translation and linguistic validation of the GENDER-Q, a patient-reported outcome measure for use in gender-affirming care
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Globally, the number of individuals identifying as transgender and gender-diverse [TGD] has grown in the last decade. This study aimed to perform a Danish linguistic translation and cultural adaptation of the GENDER-Q, a new patient-reported outcome measure [PROM] designed to evaluate outcomes of gender-affirming care. Methods The field test version of the GENDER-Q (959 items) was translated into Danish using guidelines from the International Society of Pharmacoeconomics and Outcomes Research and the World Health Organization to ensure accuracy, cultural relevance, and validity. This included two forward translations, a backward translation, an expert panel meeting, and two rounds of patient cognitive interviews. Results The forward translations resulted in revisions of 142 items, which were then harmonized to form the backward translation version. A comparison of the back translation to the original questionnaire led to a total of 43 changes to items and response options. The revised version was reviewed in an expert panel meeting and minor changes were made with 28 patient participants using cognitive debriefing interviews. The translated version was proofread, resulting in the Danish translation of the GENDER-Q. Conclusions The GENDER-Q was translated and culturally adapted for use in the Danish TGD adult population. The GENDER-Q has the potential to enhance the understanding and improvement of treatment and health-related quality-of-life outcomes for adults seeking gender-affirming care. Level of Evidence: Not gradable.
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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 | 0,040 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».