Translation and psychometric validation of the traditional Chinese version of the Western Ontario Rotator Cuff (WORC) Index
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Translate the Western Ontario Rotator Cuff (WORC) Index into Traditional Chinese (WORC-TC), validate its psychometric properties, and adapt it to rotator cuff tears (RCTs) in patients who only understand Traditional Chinese.Methods Translation and psychometric validation were performed. A total of 210 patients completed the WORC-TC, Quick Disability of the Arm, Shoulder, and Hand (QuickDASH), 12-item Short-Form Health Survey (SF-12), Numerical Pain Rating Scale (NPRS), and State Anger Scale (SAS) questionnaires. Construct validity and internal consistency were evaluated. Test–retest reliability analyses were conducted on a 30-patient sub-sample.Results The translation and linguistic validation process modified one item. Exploratory factor analysis identified a four-factor structure explaining 66.132% variance. The WORC-TC demonstrated convergent validity with QuickDASH (r = 0.834, p < 0.001), NPRS (r = 0.754, p < 0.001), and SF-12 (r = −0.702, p < 0.001), and divergent validity with the SAS (r = 0.286, p < 0.001). Known-group validity was confirmed, with significant differences between high- and low-pain groups (p < 0.001). The WORC-TC showed satisfactory internal consistency (Cronbach’s alpha: 0.94) and good test–retest reliability (intraclass correlation coefficient: 0.79).Conclusion The WORC-TC can reliably evaluate quality of life in patients with RCTs who exclusively use Traditional Chinese.
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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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».