Cross-cultural adaption of the Knee injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS) into Punjabi for knee injury and osteoarthritis patients in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Knee injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS) is a knee-specific patient-reported outcome that is used to assess knee-related symptoms, function and quality of life across a variety of knee conditions in patient populations. Currently there is no Punjabi version of the tool available. This study aims to cross-culturally adapt the KOOS tool from the source English language to the target Punjabi language for use in the Canadian health context. METHODS: We followed standard guidelines including: 1) creation of a concept definition document 2) forward translation 3) reconciliation 4) back translation 5) expert committee review 6) creation of pilot version for cognitive interviews 7) cognitive interviews 8) final review and proof reading. RESULTS: Thirty people identifying as South Asian with lived experiences of various knee conditions took part in cognitive interviews (70% women, mean age 61 years) to provide insights into equivalence in conceptual, semantic, and content between the source English language and the target Punjabi language KOOS. Cognitive interviews identified comprehension and interpretation, structural, conceptual, cultural, and other issues in the preliminary Punjabi KOOS. These issues were addressed considering the Punjabi audience and culture in Canada, and the purpose of the tool to arrive at a cross-culturally adapted Punjabi KOOS. CONCLUSION: A cross-culturally Punjabi version of the KOOS is available to assess knee related outcomes of SA Punjabi patients in Canada. Future validation of the tool is required with SA Punjabi patients in Canada to ensure that the "target Punjabi instrument" has the same properties as the "original English KOOS instrument".
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».