A checklist for translating and adapting questionnaires (CTAQ) in healthcare research: insights from a Delphi method approach
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Accurate translation and adaptation of survey questionnaires are essential for ensuring validity and reliability in cross-cultural healthcare research. Despite the global expansion of healthcare studies, standardized guidelines for the translation process are limited. METHODS: To address this gap, we developed the Checklist for Translating and Adapting Questionnaires (CTAQ). A three-round Delphi survey was conducted to refine and validate the CTAQ. An international panel of experts in survey methodology, cross-cultural research, and healthcare participated in the study, providing iterative feedback to achieve consensus on checklist items. The development of the CTAQ involved: (i) drafting an initial checklist based on a comprehensive literature review and expert insights; (ii) rating the importance and relevance of each item using an 80% consensus threshold; and (iii) revising items through successive Delphi rounds until consensus was reached. RESULTS: The finalized CTAQ comprises eight stages: defining the target audience and objectives; forming a translation team; forward and backward translation; comparing versions; reconciliation; pretesting and evaluation; final review and proofreading; and post-survey evaluation. This structured approach, informed by expert consensus, integrates best practices and addresses cultural nuances, thereby enhancing the accuracy and reliability of translated survey instruments. CONCLUSIONS: The CTAQ offers a systematic, consensus-based framework that enhances the linguistic and cultural accuracy of translated survey instruments in healthcare research. PRACTICE IMPLICATIONS: Adopting the CTAQ standardizes translation workflows and promotes the production of valid, reliable, and culturally appropriate questionnaires. This contributes to greater rigor and quality in international and cross-cultural healthcare studies.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».