Adaptación transcultural al inglés, validez y fiabilidad del cuestionario COCU-LCRD 23. Proyecto de investigación

Abstract

RESUMEN Objetivos: Adaptar y validar el instrumento COCU-LCRD 23 en los cuidadores de habla inglesa de la zona levantina española, consiguiendo que sea equivalente a nivel semántico, conceptual, de contenido, técnico y de criterio de distintas culturas. Determinar la validez y fiabilidad del instrumento COCU-LCRD 23 y averiguar el grado de conocimiento sobre LCRD en la población estudiada. Metodología: En este proyecto se plantean tres fases. En la fase 1, se procederá con la traducción retro traducción y adaptación transcultural del instrumento COCU-LCRD 23 al habla inglesa. En la fase 2 se realizará la validez de contenido. Se usará la técnica DELPHI modificada a dos rondas, que será efectuada por 10 expertos en la materia y con los datos obtenidos se calculará el índice de validez de contenido (IVC). Por último en la fase 3, se ejecutará un estudio observacional transversal para determinar la validez de constructo y la fiabilidad por consistencia interna y análisis RASCH (teoría de respuesta al ítem) del instrumento COCU-LCRD 23 en inglés. n= 115 Para el proceso de validación del cuestionario, se utilizará una técnica de análisis mixta, mediante métodos clásicos de validación de cuestionarios y métodos de análisis de respuesta al ítem, incluyendo análisis RASCH. La suposición de la independencia local entre los ítems se probará utilizando la estadística Q3 de Yen. El análisis de Rasch se llevará a cabo mediante el programa informático Jmetrik. Para la estimación de los parámetros se utilizará el método de estimación conjunta de máxima verosimilitud. El análisis diferencial de funcionamiento de los ítems (DIF) se realizará comparando el grupo focal con el grupo de referencia. Se calculará el tamaño del efecto (OR común) y el intervalo de confianza del 95%. El análisis de la validez de constructo se llevará a cabo mediante dos técnicas: análisis factorial y pruebas de contraste de hipótesis en grupos conocidos. Para comparar las puntuaciones de conocimiento entre los grupos se realizará la prueba t de Student o la prueba U de Mann-Whitney, en función de la distribución de la variable. Para la validez de constructo mediante análisis factorial y fiabilidad por consistencia interna, se utilizará el programa FACTOR. Tras esto se realizará un análisis descriptivo de las variables de interés, para caracterizar la muestra. Posteriormente, se llevará a cabo un análisis bi-variante y multivariante de las puntuaciones del cuestionario. Las variables dicotómicas se estudiarán mediante la prueba t de Student o la U de Mann-Withney en función de su distribución. Para ello, se llevará a cabo la prueba de Kolmogorov-Smirnof. Para las variables de más de dos categorías se utilizará la prueba ANOVA(Análisis de la Varianza de un factor)o la prueba de Kruskall-Wallis. También se establecerán correlaciones con variables cuantitativas mediante la prueba r de Pearson o la S de Spearman si las variables categóricas son ordinales. Para el análisis multivariante se utilizará un modelo lineal o de regresión logística según proceda. Para el análisis de datos se utilizará el programa SPSS versión 26.0.

ABSTRACT Objectives: To adapt and validate the COCU-LCRD 23 instrument in the English-speaking caregivers of the Spanish Levantine area, making it equivalent at the semantic, conceptual, content, technical and criteria levels of different cultures. To determine the validity and reliability of the COCU-LCRD 23 instrument and to find out the degree of knowledge about LCRD in the population studied. Methodology: In this project three phases are proposed. In phase 1, we will proceed with the retro-translation and cross-cultural adaptation of the COCU-LCRD 23 instrument into the English language. In phase 2, content validity will be conducted. The modified DELPHI technique will be used in two rounds, which will be carried out by 10 experts in the field and with the data obtained the content validity index (CVI) will be calculated. Finally, in phase 3, a cross-sectional observational study will be carried out to determine construct validity and reliability by internal consistency and RASCH analysis (item response theory) of the COCU-LCRD 23 instrument in English. n= 115 For the process of validating the questionnaire, a mixed analysis technique will be used, using classic questionnaire validation methods and item response analysis methods, including RASCH analysis. The assumption of local independence between items will be tested using Yen's Q3 statistics. Rasch analysis will be performed using the Jmetrik software. The maximum likelihood joint estimation method will be used for parameter estimation. Differential item performance analysis (DIF) will be performed by comparing the focus group with the reference group. The effect size (common OR) and the 95% confidence interval will be calculated. The analysis of construct validity will be carried out by means of two techniques: factorial analysis and hypothesis contrast tests in known groups. To compare the knowledge scores between the groups, the Student t-test or the Mann-Whitney U-test will be performed, depending on the distribution of the variable. For construct validity by factor analysis and reliability by internal consistency, the program FACTOR will be used. After this, a descriptive analysis of the variables of interest will be made to characterize the sample. Subsequently, a bivariate and multivariate analysis of the questionnaire scores will be carried out. The dichotomous variables will be studied by means of the Student t test or the Mann-Withney U test depending on their distribution. The Kolmogorov-Smirnof test will be used for this purpose. For variables of more than two categories, the ANOVA test (Analysis of Variance of a factor) or the Kruskall-Wallis test will be used. Correlations with quantitative variables will also be established using Pearson's r test or Spearman's S test if the categorical variables are ordinal. For multivariate analysis a linear or logistic regression model will be used as appropriate. For data analysis, SPSS version 26.0 will be used.