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Enregistrement W4414584603 · doi:10.7860/jcdr/2025/80478.21654

Hindi Translation, Cross-cultural Adaptation and Validation of Chedoke McMaster Stroke Assessment (CMSA) Scale: A Cross-sectional Study

2025· article· en· W4414584603 sur OpenAlexaboutno aff
Subhasish Chatterjee, Patricia A. Miller, Maria Huijbregts, Stephen E. Ryan, Mousumi Saha

Notice bibliographique

RevueJOURNAL OF CLINICAL AND DIAGNOSTIC RESEARCH · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHindiContent validityRehabilitationRelevance (law)Delphi methodAdaptation (eye)DelphiConsistency (knowledge bases)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Stroke is one of the leading causes of death and long-term disability worldwide, emphasising the need for effective rehabilitation strategies. The Chedoke McMaster Stroke Assessment (CMSA) is a reliable and valid measure developed in Canada used to assess both impairment and activity levels in persons with stroke. The widespread use of Hindi, there is no Hindi translation of the CMSA. Developing a culturally and linguistically appropriate version of the CMSA for Hindi speakers could enable rehabilitation personnel to evaluate change in the patient’s motor control and functional ability. Aim: This study focussed on translating and adapting the CMSA into Hindi to ensure its relevance and effectiveness for assessing stroke recovery for patients in India by Hindi-speaking rehabilitation specialists. Materials and Methods: We obtained permission from the original author of the CMSA to translate the tool into Hindi. The translation process adhered to recognise guidelines for crosscultural adaptation. Two bilingual experts, one with a medical background and the other a linguistic specialist, independently translated the CMSA into Hindi. The translations were combined and back-translated into English by independent translators to ensure consistency with the original tool. To ensure content validity, we used the Delphi method to assess the relevance of each item in the scale. The experts evaluated each item on a 4-point scale, and the Item-Level Content Validity Index (I-CVI) and Scale-Level Content Validity Index Average (S-CVI/Ave) were calculated. Results: There is an evidence of its criterion validity which demonstrated it as high degree of linguistic and cultural equivalence. The Hindi CMSA achieved an I-CVI of 0.98985, an S-CVI/Ave of 0.98985, and an S-CVI/UA of 0.881944, indicating strong evidence of its validity. Conclusion: The Hindi CMSA has been culturally adapted and validated for evaluating stroke-related impairments and functional activity in Hindi-speaking healthcare environments. This version will enhance the ability of rehabilitation personnel in conducting clinical assessments and customising rehabilitation strategies for this population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,222
Tête enseignante GPT0,550
Écart entre enseignants0,328 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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