Traduction et adaptation transculturelle de l’end-of-life care in dementia (EOLD) en français
Bibliographic record
Abstract
L’approche des soins palliatifs et de fin de vie (SPFV) est préconisée auprès des personnes atteintes de démence ou trouble neurocognitif majeur (TNCM). Toutefois, la qualité des soins reçus est rarement évaluée. Contexte : Différents instruments de mesure visant à évaluer la qualité des SPFV chez des personnes atteintes de TNCM existent. Cependant, aucun d’entre eux n’est disponible dans son intégralité en français. Une recension des écrits a identifié que l’End-of-life care in dementia (EOLD) constituait un instrument prometteur. Objectif : Traduire et adapter culturellement l’EOLD. Méthode : Un processus en cinq étapes a été effectué : trois traductions en français, une synthèse des traductions en français, une traduction renversée en anglais, un comité d’experts et une mise à l’essai de la version expérimentale. Résultats : Si le processus de traduction a été relativement simple, certains items ont suscité des difficultés de traduction et d’adaptation, notamment Shorthness of breath, Gurgling, et Skin breakdown. Les difficultés rencontrées, lors du processus de traduction, étaient d’ordre sémantique, idiomatique et conceptuel. Discussion : L’utilisation d’un processus standardisé de traduction a permis de produire une version en français fidèle à la version originale. Conclusion : Une version expérimentale de l’EOLD en français a été développée. Toutefois, d’autres études s’avèrent nécessaires afin de valider la version française de l’instrument et évaluer ses qualités psychométriques.
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 | 0.053 | 0.041 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".