Linguistic Validation and Cross-Cultural Adaptation of the Shoulder Telehealth Assessment Tool for Filipino Patients with Musculoskeletal Shoulder Condition: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Telerehabilitation has been widely adopted to meet the growing rehabilitation demand, but it is often limited by unstable internet connection, poor audiovisual resolution, and difficult virtual assessment. The Shoulder Telehealth Assessment Tool (STAT), a comprehensive, patient-led, preconsultation shoulder physical examination pictorial guide, was developed to address these limitations by easing the communication of instruction during the consultation and potentially removing the need for video calls. Objective: This study aimed to develop a linguistically valid and culturally appropriate Filipino version of STAT and to evaluate its content validity, internal consistency, understandability, and ease of use. Methods: A cross-sectional study on the Filipino STAT was conducted in three phases: (1) linguistic validation by experts, (2) cross-cultural adaptation through pretesting of 12 participants diagnosed with a musculoskeletal shoulder condition at the Philippine General Hospital, and (3) pilot study on 47 participants of the same population. Results: The Filipino STAT had an excellent content validity (scale validity index=0.80-0.97), excellent interrater reliability (κ coefficient=0.82-1.00), and good internal consistency (Cronbach α=0.87). Understandability was found to be excellent for pain and activity (98%), good for range of motion and special tests (85%), and poor for strength (37%). However, 24% (11/46) of participants perceived the tool difficult to understand with the use of some Tagalog words as the primary barrier, followed by non-familiarity with the tool and difficulty reading the text. Conclusions: Development of the Filipino STAT through a rigorous linguistic validation and cultural adaptation has produced a culturally appropriate, valid, and reliable tool. Pain and activity, range of motions, and special test subdomains are suitable for clinical assessment, while strength subdomain needs further improvement in understandability.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».