Rettmæti islenskrar þyðingar a Western Ontario Shoulder Instabilty Index (WOSI)
Bibliographic record
Abstract
Tilgangur: Western Ontario Shoulder Instability (WOSI) spurningalistinn hefur mikið verið rannsakaður og sýnt fram á góðan áreiðanleika, réttmæti og næmi fyrir klínískt mikilvægum breytingum hjá einstaklingum með óstöðugleika í öxl. Markmið þessarar rannsóknar er því að prófa hugsmíðaréttmæti íslenskrar þýðingar á spurningalistanum með samanburði við SF-36 spurningalistann. \nEfniviður og aðferðir: Þýðing spurningalistans yfir á íslensku fór fram samkvæmt viðkenndri aðferð. Þátttakendur voru á aldrinum 18 – 61 árs og höfðu glímt við óstöðugleika í öxl. Staðlaður tölvupóstur var sendur til þátttakenda sem innihélt rafræna hlekki á spurningalistana tvo ásamt kynningabréfi þar sem fram kom markmið og tilgangur rannsóknarinnar. Réttmæti var metið með Pearson fylgnistuðli (r) og könnuð var fylgni milli WOSI spurningalistans og SF-36 spurningalista um heilsutengd lífsgæði. \nNiðurstöður: Neikvæð tölfræðileg fylgni fannst á milli allra undirþátta WOSI og SF-36. Hæsta fylgnin var á milli WOSI spurningalistans og SF-36 undirþáttana um líkamlega færni (r= -0.476) og verki (r= - 0.490) og SF-36; líkamleg stig (r= -0.485). Lægri fylgni fannst við andlega undirþætti SF-36. \nÁlyktun: Niðurstöður rannsóknarinnar benda til þess að íslensk útgáfa WOSI spuringalistans sé réttmæt. Listinn kemur til með að veita heilbrigðisstarfsfólki á Íslandi verkfæri til að meta á hlutlægan hátt einkenni og árangur í meðferð einstaklinga með óstöðugleika í öxl. Einnig mun spurningalistinn nýtast í rannsóknir, bæði íslenskar og fjölþjóðlegar.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.044 | 0.008 |
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".