Traduction et validation de l’échelle d’évaluation du delirium pédiatrique de Cornell en version française
Bibliographic record
Abstract
Objectif : Le delirium est commun chez les patients de soins intensifs pédiatriques (SIP), mais sous-reconnu par les cliniciens en l’absence d’une échelle de dépistage de delirium pédiatrique. L’objectif de cette étude était donc de traduire et de valider l’échelle d’évaluation du delirium pédiatrique de Cornell en version française. Patients et méthodes : Pour la traduction, la méthode reconnue de rétrotraduction a été utilisée. L’échelle Cornell Assessment of Pediatric Delirium a été traduite de l’anglais vers le français par une traductrice et un médecin francophones. Les deux versions ont été mises en commun et harmonisées, puis cette version a été rétrotraduite en anglais par un médecin anglophone. Cette traduction a ensuite été comparée à la version source par les auteurs originaux qui ont pprouvé la traduction. La version française finale de l’échelle a été validée sur 25 patients admis dans notre unité médicochirurgicale de SIP de 32 lits. Chaque patient a été évalué de manière indépendante par deux infirmières. La reproductibilité interobservateur a été mesurée par un coefficient de Kappa. Résultats : Cinquante mesures ont été obtenues au cours des 25 évaluations. La concordance interobservateur était presque parfaite, avec un coefficient de Kappa de 0,92. Le temps médian nécessaire pour compléter l’échelle était de 51 secondes. Conclusion : La version française de l’échelle d’évaluation du delirium pédiatrique de Cornell est valide et reproductible dans un milieu de SIP.
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 | 0.106 | 0.217 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.005 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.003 |
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".