French Versions of 2 English Questionnaires on Problematic Digital Use Assessed by Adolescents and Their Parents: Cross-Cultural Linguistic Translation and Adaptation Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The emergence of problematic digital use is increasingly alarming, affecting between 7% and 20% of the world's adolescent population. However, there is no validated questionnaire in French to measure this. Only a few questionnaires, either self-reported by adolescents or hetero-reported by parents, have been translated and validated in English. Objective: This study aims to translate into French the Digital Addiction Scale for Children (DASC), which is self-reported by adolescents, and the Problematic Media Use Measure (PMUM), which is hetero-reported by parents of adolescents. Methods: We used the "forward and backward" method to establish the translation and achieve cross-cultural adaptation with 8 parents and 8 adolescents aged between 12 and 17 years. There were three stages: (1) initial translation and synthesis or reconciliation of the translations phase; (2) back translation and expert committee phase; and (3) pretesting phase, during which 8 parents completed the PMUM questionnaire and 8 adolescents completed the DASC questionnaire. Results: Despite slight variations in translation for both questionnaires, the translators quickly reached a consensus during the translation phase. The expert committee did not propose any other conceptual changes. In the final phase, the parents made no comments to improve the questions or the wording. Although some adolescents mentioned repetition between certain questions, they did not suggest any improvements to the DASC questionnaire in French. Conclusions: Although the translated versions of the DASC and PMUM questionnaires provide a foundation for detecting problematic digital use, they require further validation studies to confirm their reliability and applicability in the French adolescent population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».