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Record W6997057211

Traducción y adaptación al castellano del cuestionario de salud para celÃacos Canadian Celiac Health Survey

2014· article· es· W6997057211 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueScientific Electronic library online (Sciences Carlos III Health Institute) · 2014
Typearticle
Languagees
FieldHealth Professions
TopicHealth, psychology, and well-being
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPersonaMEDLINEHealth care
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introducción: Adaptar y valorar el cuestionario de calidad de vida denominado Canadian Celiac Health Survey (CCHS). Objetivo: Traducir y adaptar en castellano el cuestionario CCHS para poder ser utilizado por la población de habla hispana puesto que se trata de un cuestionario específico para la celiaquía. Método: La adaptación del CCHS, que consta de 76 ítems distribuidos en 11 secciones diferentes, se realizó mediante el método de traducción-retrotraducción y tras ser revisado y consensuado se procedió a realizar una prueba piloto con 25 personas celíacas, de forma individual y por un miembro del grupo de investigación, para valorar la comprensión de los ítems y sus secciones. Las aportaciones fueron introducidas, configurando el cuestionario definitivo. Resultados: La máxima dificultad en la traducción se produjo en la pregunta donde existían principios activos y nombres comerciales de medicamentos, optándose para ello a los comercializados a nivel nacional. Por otro lado, para el estudio piloto del cuestionario se observó un buen valor de la naturalidad de la comprensión con valores comprendidos entre 8,4 y 10,0. Conclusiones: La herramienta específica CHCS permitirá el uso de un cuestionario que pueda ser utilizado por la población de habla hispana en estudios, ensayos clínicos o en la práctica profesional sanitaria cotidiana, permitiendo un mejor conocimiento del estado de salud de los celíacos.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.026
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.347
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0260.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.000
Bibliometrics0.0020.006
Science and technology studies0.0160.003
Scholarly communication0.0010.003
Open science0.0030.000
Research integrity0.0010.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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.

Opus teacher head0.075
GPT teacher head0.399
Teacher spread0.324 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2014
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