Traduction et adaptation transculturelle de l’end-of-life care in dementia (EOLD) en français
Notice bibliographique
Résumé
L’approche des soins palliatifs et de fin de vie (SPFV) est préconisée auprès des personnes atteintes de démence ou trouble neurocognitif majeur (TNCM). Toutefois, la qualité des soins reçus est rarement évaluée. Contexte : Différents instruments de mesure visant à évaluer la qualité des SPFV chez des personnes atteintes de TNCM existent. Cependant, aucun d’entre eux n’est disponible dans son intégralité en français. Une recension des écrits a identifié que l’End-of-life care in dementia (EOLD) constituait un instrument prometteur. Objectif : Traduire et adapter culturellement l’EOLD. Méthode : Un processus en cinq étapes a été effectué : trois traductions en français, une synthèse des traductions en français, une traduction renversée en anglais, un comité d’experts et une mise à l’essai de la version expérimentale. Résultats : Si le processus de traduction a été relativement simple, certains items ont suscité des difficultés de traduction et d’adaptation, notamment Shorthness of breath, Gurgling, et Skin breakdown. Les difficultés rencontrées, lors du processus de traduction, étaient d’ordre sémantique, idiomatique et conceptuel. Discussion : L’utilisation d’un processus standardisé de traduction a permis de produire une version en français fidèle à la version originale. Conclusion : Une version expérimentale de l’EOLD en français a été développée. Toutefois, d’autres études s’avèrent nécessaires afin de valider la version française de l’instrument et évaluer ses qualités psychométriques.
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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 | 0,053 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».