Translation method is validity evidence for construct equivalence: analysis of secondary data routinely collected during translations of the Health Literacy Questionnaire (HLQ)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Cross-cultural research with patient-reported outcomes measures (PROMs) assumes that the PROM in the target language will measure the same construct in the same way as the PROM in the source language. Yet translation methods are rarely used to qualitatively maximise construct equivalence or to describe the intents of each item to support common understanding within translation teams. This study aimed to systematically investigate the utility of the Translation Integrity Procedure (TIP), in particular the use of item intent descriptions, to maximise construct equivalence during the translation process, and to demonstrate how documented data from the TIP contributes evidence to a validity argument for construct equivalence between translated and source language PROMs. Methods Analysis of secondary data was conducted on routinely collected data in TIP Management Grids of translations (n = 9) of the Health Literacy Questionnaire (HLQ) that took place between August 2014 and August 2015: Arabic, Czech, French (Canada), French (France), Hindi, Indonesian, Slovak, Somali and Spanish (Argentina). Two researchers initially independently deductively coded the data to nine common types of translation errors. Round two of coding included an identified 10th code. Coded data were compared for discrepancies, and checked when needed with a third researcher for final code allocation. Results Across the nine translations, 259 changes were made to provisional forward translations and were coded into 10 types of errors. Most frequently coded errors were Complex word or phrase (n = 99), Semantic (n = 54) and Grammar (n = 27). Errors coded least frequently were Cultural errors (n = 7) and Printed errors (n = 5). Conclusions To advance PROM validation practice, this study investigated a documented translation method that includes the careful specification of descriptions of item intents. Assumptions that translated PROMs have construct equivalence between linguistic contexts can be incorrect due to errors in translation. Of particular concern was the use of high level complex words by translators, which, if undetected, could cause flawed interpretation of data from people with low literacy. Item intent descriptions can support translations to maximise construct equivalence, and documented translation data can contribute evidence to justify score interpretation and use of translated PROMS in new linguistic contexts.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 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 ».