Traducción y adaptación de la versión al español del Questionnaire on Knowledge, Attitudes and Behaviors related to Oral Health (QKAB-OH)
Bibliographic record
Abstract
Objetivos: Efectuar la traducción y la adaptación transcultural al español del Questionnaire on Knowledge, Attitudes and Behaviors related to Oral Health (QKAB-OH) y estudiar la coherencia interna de esta versión del cuestionario. Material y métodos: El proceso de traducción, adaptación y validación del QKAB-OH se realizó en base a la síntesis de varias líneas directrices relacionadas con el proceso de traducción y adaptación de cuestionarios.La coherencia interna de la versión traducida de este cuestionario se evaluó mediante una muestra no probabilística de niños de 9 a 13 años que viven en distritos o comunidades rurales andinas. Resultados: La coherencia interna se evaluó mediante una muestra de 70 niños. Para el conjunto de las secciones de la versión al español del QKAB-OH, el alfa de Cronbach es de 0,73. Conclusiones: Este proceso proporciona validez al contenido del cuestionario y una coherencia interna satisfactoria. Puede utilizarse para evaluar los comportamientos, las actitudes y los conocimientos relacionados con la salud bucodental de los niños peruanos (9 a 13 años) que viven en el área rural alto andino.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.018 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".