Adaptação Transcultural Brasileira de Declarações Informativas para Comunicar os Resultados de Revisões Sistemáticas de Intervenções indicadas pelo Sistema GRADE
Adaptação Transcultural Brasileira de Declarações Informativas para Comunicar os Resultados de Revisões Sistemáticas de Intervenções indicadas pelo Sistema GRADE
Tipo de documento
Resumo
Descrição
Resumo apresentado na conferência anual da Global Evidence Summit (GEN)
Fonte
GES
Ano de publicação
2024
Referência (Vancouver)
Parahiba SM, Stein C, Araujo C, Dorneles G, Stein A, Pachito D, et al. Brazilian Transcultural Adaptation of Informative Statements to Communicate the Findings of Systematic Reviews of Interventions indicated by the GRADE System. In: Abstracts of the 2nd Global Evidence Summit; 2024 Sep 10-13; Prague, Czech Republic. Cochrane Database Syst Rev. 2024;(1 Suppl 1):P180.
Brazilian Transcultural Adaptation of Informative Statements to Communicate the Findings of Systematic Reviews of Interventions indicated by the GRADE System
Document type
Abstract
Description
Abstract presented at the Global Evidence Summit (GEN) annual conference
Source
GES
Publication year
2024
Reference (Vancouver)
Parahiba SM, Stein C, Araujo C, Dorneles G, Stein A, Pachito D, et al. Brazilian Transcultural Adaptation of Informative Statements to Communicate the Findings of Systematic Reviews of Interventions indicated by the GRADE System. In: Abstracts of the 2nd Global Evidence Summit; 2024 Sep 10-13; Prague, Czech Republic. Cochrane Database Syst Rev. 2024;(1 Suppl 1):P180.
Contexto: A comunicação transparente e de fácil compreensão pode melhorar a comunicação científica para informar os resultados de revisões sistemáticas (RS) às partes interessadas. O grupo GRADE desenvolveu uma abordagem para melhorar a comunicação dos resultados de RS de intervenções na língua inglesa. Objetivo: Adaptar transculturalmente para a língua portuguesa do Brasil a abordagem para comunicar os resultados de RS indicada pelo sistema GRADE. Métodos: O processo de adaptação transcultural da abordagem para comunicar os resultados na língua portuguesa falada no Brasil foi realizado por meio de 6 etapas: 1) tradução da versão original por dois tradutores; 2) Síntese das traduções; 3) Retrotradução da versão consolidada; 4) avaliação por especialistas do GRADE; 5) pré-teste aplicando a versão validada por especialistas; 6) avaliação quantitativa e qualitativa dos resultados. Resultados: Todas as fases foram concluídas. Um dos desafios foi ajustar os termos relacionados à classificação de baixa e moderada certeza da evidência: a tradução do termo "pode", usado para baixa certeza da evidência, foi considerada pelos especialistas como certeza moderada. Como uma modificação mais significativa, entendeu-se que usar o termo "moderado" para tamanho do efeito poderia confundir, pois também é usado para classificar a certeza da evidência. Portanto, o uso de "efeito médio" foi proposto como uma alternativa para "efeito moderado". A Figura 1 mostra a aceitabilidade da tradução proposta por pesquisadores que responderam a uma pesquisa para indicar concordância com declarações em português. Baixa aceitabilidade (< 50%) foi encontrada em algumas declarações de baixa certeza da evidência combinadas com efeito grande, efeito moderado, efeito pequeno, mas importante, e efeito trivial ou nulo. Conclusão: As principais contribuições foram relacionadas a ajustes de termos em inglês que são propensos a interpretações diversas, mas compartilham uma tradução semelhante em português. Por meio de processos de adaptação cultural, é possível garantir um maior nível de compreensão e clareza, aumentando assim a eficácia de sua utilização no processo de tomada de decisão pelos stakeholders.
Notas
O registro foi originalmente publicado em inglês. A versão em português foi traduzida com o apoio de inteligência artificial.
Abstract
Background: Transparent and easy-to-understand communication can enhance scientific communication to inform the results of systematic reviews (SR) to stakeholders. The GRADE group developed an approach to improve the communication of results from SR of interventions in the English language. Objective: To cross-culturally adapt to Brazil's Portuguese language the approach to communicate the results of SR indicated by the GRADE system. Methods: The cross-cultural adaptation process of the approach to communicating the results in the Portuguese language spoken in Brazil was performed through 6 steps: 1) translation of the original version by two translators; 2) Synthesis of the translations; 3) Back translation of the consolidated version; 4) evaluation by GRADE experts; 5) pre-test applying the version validated by experts; 6) quantitative and qualitative results evaluation. Results: All phases were completed. One of the challenges was adjusting the terms related to the classification of low and moderate certainty of evidence: the translation of the term ""may,"" used for low certainty of evidence, was considered by experts as moderate certainty. As a more significant modification, it was understood that using the term ""moderate"" for effect size could confuse, as it is also used to classify certainty of evidence. Therefore, using ""average effect"" was proposed as an alternative to ""moderate effect”. Figure 1 shows the acceptability of the proposed translation by researchers who answered a survey to indicate agreement with statements in Portuguese. Low acceptability (< 50%) was found in some statements of low certainty of evidence combined with large effect, moderate effect, small but important effect, and trivial or null effect. Conclusion: The main contributions were related to adjustments of English terms that are prone to diverse interpretations but share a similar translation in Portuguese. Through cultural adaptation processes, it is possible to ensure a higher level of understanding and clarity, thereby enhancing the effectiveness of its utilization in the decision-making process by stakeholders.
Notes
The record was originally published in English. The Portuguese version was translated with the support of artificial intelligence.
