翻訳方法は、コンストラクトの妥当性の証拠です同等性：健康リテラシーアンケート（HLQ）の翻訳中に日常的に収集された二次データの分析

背景：患者が報告された結果測定（PROM）を使用した異文化研究は、ターゲット言語のPROMがソース言語のPROMと同じ方法で同じ構造を測定すると想定しています。しかし、翻訳方法は、構成の等価性を定性的に最大化したり、翻訳チーム内の共通の理解をサポートする各項目の意図を記述するために使用されることはめったにありません。この研究の目的は、翻訳整合性手順（TIP）の有用性、特にアイテムの意図の説明の使用、翻訳プロセス中の構成等価性を最大化し、TIPからの文書化されたデータが翻訳された言語プロムとソース言語のプロムの妥当性の妥当性の引数に証拠をどのように寄与するかを示すことを目的としています。 方法：2014年8月から2015年8月の間に行われたヘルスリテラシーアンケート（HLQ）の翻訳（n = 9）の先端管理グリッドで日常的に収集されたデータで二次データの分析を実施しました：アラビア語、チェコ、フランス（カナダ）、ヒンディー語、インドネシア、スロバキ、ソマリ、スペイン語（アルゼンチナ）。2人の研究者は当初、データを9つの一般的な翻訳エラーに非公式にコード化しました。コーディングのラウンド2には、特定された10番目のコードが含まれていました。コード化されたデータは不一致について比較され、必要に応じて最終的なコード割り当てについて3番目の研究者とチェックしました。 結果：9つの翻訳で、暫定的なフォワード翻訳に259の変更が加えられ、10種類のエラーにコード化されました。最も頻繁にコード化されたエラーは、複雑な単語またはフレーズ（n = 99）、セマンティック（n = 54）、文法（n = 27）でした。最も頻繁にコード化されたエラーは、文化的エラー（n = 7）と印刷エラー（n = 5）でした。 結論：PROM検証の実践を進めるために、この研究では、アイテムの意図の説明の慎重な仕様を含む文書化された翻訳方法を調査しました。翻訳されたプロムには、翻訳のエラーがあるため、言語コンテキスト間の構成要素が間違っている可能性があります。特に懸念されるのは、翻訳者による高レベルの複雑な単語の使用であり、検出されない場合、リテラシーが低い人からのデータの欠陥のある解釈を引き起こす可能性があります。アイテムの意図の説明は、翻訳をサポートして構成の等価性を最大化することができ、文書化された翻訳データは、新しい言語文脈で翻訳されたプロムのスコア解釈と使用を正当化するための証拠に貢献できます。

BACKGROUND: Cross-cultural research with patient-reported outcomes measures (PROMs) assumes that the PROM in the target language will measure the same construct in the same way as the PROM in the source language. Yet translation methods are rarely used to qualitatively maximise construct equivalence or to describe the intents of each item to support common understanding within translation teams. This study aimed to systematically investigate the utility of the Translation Integrity Procedure (TIP), in particular the use of item intent descriptions, to maximise construct equivalence during the translation process, and to demonstrate how documented data from the TIP contributes evidence to a validity argument for construct equivalence between translated and source language PROMs. METHODS: Analysis of secondary data was conducted on routinely collected data in TIP Management Grids of translations (n = 9) of the Health Literacy Questionnaire (HLQ) that took place between August 2014 and August 2015: Arabic, Czech, French (Canada), French (France), Hindi, Indonesian, Slovak, Somali and Spanish (Argentina). Two researchers initially independently deductively coded the data to nine common types of translation errors. Round two of coding included an identified 10th code. Coded data were compared for discrepancies, and checked when needed with a third researcher for final code allocation. RESULTS: Across the nine translations, 259 changes were made to provisional forward translations and were coded into 10 types of errors. Most frequently coded errors were Complex word or phrase (n = 99), Semantic (n = 54) and Grammar (n = 27). Errors coded least frequently were Cultural errors (n = 7) and Printed errors (n = 5). CONCLUSIONS: To advance PROM validation practice, this study investigated a documented translation method that includes the careful specification of descriptions of item intents. Assumptions that translated PROMs have construct equivalence between linguistic contexts can be incorrect due to errors in translation. Of particular concern was the use of high level complex words by translators, which, if undetected, could cause flawed interpretation of data from people with low literacy. Item intent descriptions can support translations to maximise construct equivalence, and documented translation data can contribute evidence to justify score interpretation and use of translated PROMS in new linguistic contexts.