LINGUISTIC VALIDATION, PSYCHOMETRIC EVALUATION AND CROSS- CULTURAL ADAPTATION OF THE GEORGIAN SINO-NASAL OUTCOME TEST.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The objective of this prospective case-control study was to perform translation, cross-cultural adaptation, and validation of the Sino-nasal outcome test 22 (SNOT-22) into the Georgian language. METHODS: The translation and validation of the SNOT -22 questionnaire was performed using the forward-backward translation technique. After proper translation, the translated questionnaire was completed by chronic rhinosinusitis (CRS) patients before and after functional endoscopic sinus surgery (FESS) and by healthy individuals as controls. RESULTS: SNOT22 was translated into the Georgian language; the pilot study involved 34 patients, the test-retest group consisted of 30 patients with CRS and the control group of 71 patients without CRS complaints; 34 patients were evaluated before surgery and 3 months after surgery. The results showed a good internal correlation with Cronbach's alpha - 0.88 at the initial examination, and 0.93 at the retest examination; both values suggest good internal consistency within SNOT-22. Pearson's correlation coefficient was 0.72 (p<0.001), revealing a good correlation between initial scores and retest scores. Our sample of healthy individuals had a median score of 10,11 points and the instrument was able to differentiate between the healthy and the patient group, demonstrating its validity (p<0.0001). CONCLUSIONS: The Georgian version of the SNOT-22 questionnaire is a valid outcome measure for patients with CRS.
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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 | 0,010 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».