Sprachübersetzung von Ressourcen für Wissensmobilisierungsressourcen

Hintergrund und Begründung:

KM -Ressourcen spielen eine entscheidende Rolle bei der Überbrückung der Lücke zwischen Forschung und Praxis im Gesundheitswesen. Eine effektive Kommunikation dieser Informationen ist wichtig, um die Aufnahme und Umsetzung von Forschungsbeweisen und Gesundheitsempfehlungen durch die Öffentlichkeit zu gewährleisten.

Kanada beherbergt eine sehr unterschiedliche Bevölkerung. Sprachkenntnisse bleiben für viele Neuankömmlinge eine anhaltende Herausforderung. Eine unzureichende Gesundheitskommunikation, die sich aus Sprachbarrieren ergibt, kann zu schlechteren Gesundheitsergebnissen, verringerter Zufriedenheit mit der Versorgung und zu erhöhten Ungleichheiten der Gesundheitsversorgung führen. Hochwertige Übersetzungen von Gesundheitsmaterialien sind daher für die Förderung eines gerechten Zugangs zu Gesundheitsinformationen und zur Verringerung der Unterschiede in Bezug auf die Gesundheitsergebnisse von wesentlicher Bedeutung. Während professionelle Übersetzungsdienste seit langem der Standard für die Erzeugung sprachlich genauer übersetzter Materialien sind, sind sie häufig ressourcenintensiv, was die Skalierbarkeit und Aktualität der aktuellen Übersetzungsbemühungen einschränkt.

Die jüngsten Fortschritte in der KI haben Interesse an der Nutzung von KI-betriebenen Instrumenten zur Unterstützung der Übersetzung von Gesundheitsmaterialien hervorgerufen. Bedenken hinsichtlich der Fähigkeit von KI -Tools, die kulturellen, kontextuellen und emotionalen Sprachnuancen zu navigieren, die für die Kommunikation im Gesundheitswesen von entscheidender Bedeutung sind, sind jedoch weiterhin Bedenken. Keine kontrollierten Studien haben noch KI und professionelle Übersetzungen speziell für KM -Ressourcen verglichen, die auf die Öffentlichkeit gerichtet sind. Empirische Bewertungen von Übersetzungen von AI-Generierten sind daher für das Verständnis seiner Fähigkeiten und Einschränkungen von wesentlicher Bedeutung.

Ziele:

Die übergeordnete Forschungsfrage lautet: Kann KI KM -Ressourcen für die Öffentlichkeit effektiv übersetzen? Für diese Studie ist es das primäre Ziel, KM -Ressourcen mit einem KI -Tool mit den von professionellen menschlichen Übersetzern übersetzten übersetzt zu vergleichen. Insbesondere nehmen die Ermittler an, dass die von ChatGPT erzeugten Übersetzungen von KM -Ressourcen mit professionellen menschlichen Übersetzungen in Bezug auf Verständnis, Lesbarkeit und Akzeptanz vergleichbar sein werden.

Methoden:

Patienten- und öffentliche Beteiligung:

Mitglieder der pädiatrischen Elternberatungsgruppe (P-PAG) liefern während der gesamten Studie Input. Sie geben Input zum Studiendesign, unterstützen die Instrumente zur Erfassung von Pilottestdaten, beraten die Rekrutierungsstrategien und fördern die Studie in ihren Netzwerken. Sie helfen bei der Interpretation von Ergebnissen und tragen kritisch zur Entwicklung und Verbreitung von Ergebnissen (z. B. Zusammenfassung der Ergebnisse der einfachen Sprache) bei.

Versuchsdesign:

Diese Studie ist eine randomisierte kontrollierte Studie. Die Teilnehmer erhalten zufällig zugewiesen (1: 1-Zuordnungsverhältnis), um entweder eine AI-translatierte Version oder eine professionell übersetzte Version einer KM-Ressource zu erhalten. Sie werden gebeten, eine Reihe von Fragen zu ihrem Verständnis des Inhalts der Ressource, ihrer Lesbarkeit und Akzeptanz zu beantworten.

Testeinstellung:

Die Testversion wird vollständig online durchgeführt. Die Teilnehmer vervollständigen die Studie mithilfe ihrer eigenen persönlichen Geräte (z. B. Computer oder Tablets) mit Internetzugang. Alle Materialien, einschließlich der Link, Anweisungen und Fragebögen, werden elektronisch geliefert.

Zulassungskriterien:

• 18 Jahre oder älter
• Leben in Kanada
• Die erste Sprache ist eine der ausgewählten Sprachen (d. H. Französisch, Spanisch, Ukrainisch, Tagalog, Arabisch, Chinesisch und Punjabi)
• In der Lage, einen Fragebogen auf Englisch zu lesen und auszufüllen
• Zugriff auf ein elektronisches Gerät (z. B. Computer oder Tablet), Internet und E -Mail

Intervention und Komparator:

Die Teilnehmer werden randomisiert, um eine KM -Ressource, die entweder durch KI (d. H. Chatgpt) oder einen professionellen (menschlichen) Übersetzer übersetzt wurde, in eine der ausgewählten Sprachen anzuzeigen. Die englische Version der KM-Ressource ist online verfügbar (https://canpcc.ca/app/uploads/2025/03/online-resource-sheet-gt1-prevention-pcc-final.pdf).

Ergebnisse:

Die folgenden Ergebnisse werden verwendet, um die übersetzten Versionen der KM -Ressource aus mehreren Dimensionen zu bewerten: Wissenserfassung (Verständnis), Easy of Text -Verarbeitung (Lesbarkeit) und Vertrauen in die Informationen (Akzeptanz).

Das primäre Ergebnis wird sein:

Verständnis: gemessen anhand der Antworten der Teilnehmer auf einen Satz von 7 Multiple-Choice-Fragen, die speziell für die Bewertung von wichtigsten Inhaltskenntnissen über Post-Covid-19-Bedingungen und verwandte Empfehlungen in der Ressource entwickelt wurden. Die Anzahl der korrekten Antworten dient als objektiver Indikator für das Verständnis und bewertet die Fähigkeit jeder Übersetzungsmethode, kritische Konzepte zu erhalten.

Sekundäre Ergebnisse sind Lesbarkeit und Akzeptanz.

Schäden:

Diese Studie besteht aus wenig bis gar kein Risiko für die Teilnehmer. Potenzielle Schäden können jedoch leichte Müdigkeit oder Frustration umfassen, wenn die Teilnehmer den Text verwirrend oder schwer zu interpretieren finden. Um dies zu minimieren, werden alle Materialien für Klarheit pilot getestet und in einem benutzerfreundlichen Format präsentiert. Die Teilnehmer können sich jederzeit ohne Strafe aus der Studie zurückziehen.

Teilnehmerzeitleiste:

Teilnehmer dieser Studie werden an einer Online-Session beteiligt sein. Alle Daten werden unmittelbar nach der Überprüfung der zugewiesenen Übersetzung gesammelt. Jeder Teilnehmer wird die Studie in ca. 10-15 Minuten abschließen. Es ist keine langfristige Follow-up geplant.

Stichprobengröße:

Aufgrund des Pilotarztes dieser Studie wollen die Ermittler 50 Teilnehmer pro Sprachgruppe einstellen. Bei sieben Sprachgruppen beträgt die Gesamtzielprobengröße 350 Teilnehmer. Diese Stichprobengröße folgt den Leitlinien für explorative und Pilotstudien, für die keine formale Berechnung der Stichprobengröße erforderlich ist. Bei 50 Teilnehmern pro Sprachgruppe können die Ermittler Schätzungen potenzieller Unterschiede vorlegen und gleichzeitig die Untersuchung von Variationen nach Sprache ermöglichen.

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Die Rekrutierung beginnt, sobald die Studie die Ethikgenehmigung erhalten hat. Potenzielle Teilnehmer werden durch eine Vielzahl von Online -Strategien eingestellt, um eine breite und vielfältige Einschreibung in den Sprachgruppen zu gewährleisten. Zu den Rekrutierungsbemühungen gehören gezielte elektronische Newsletter, die über die Digests der University of Alberta von Alberta und Doktoranden verteilt werden, sowie die Öffentlichkeitsarbeit an internationale Studentengruppen. Darüber hinaus wird eine Rekrutierungs-E-Mail an vorab festgelegte Verbindungen zu Interessensgruppen in ganz Kanada gesendet, um sie über die Studie zu informieren und sie aufzufordern, die Studienmaterialien in ihren Netzwerken zu teilen. Dies kann auch beinhalten, sie über traditionelle Kommunikationsmittel zu teilen (z. E-Newsletter, List Serv).

Potenzielle Teilnehmer (selbst identifiziert) können auf die Studie direkt aus dem Rekrutierungsmaterial zugreifen, indem sie den bereitgestellten Studienverbindungen besuchen. Der Studienlink enthält detaillierte Anweisungen, um Folgendes zu vervollständigen:

• Beantworten Sie Fragen zur Berechtigung zum Screening -Fragen
• Identifizieren Sie ihre Muttersprache
• Überprüfung der Studieninformationsbrief
• Lesen Sie die KM -Ressource, zu der sie randomisiert wurden (KI oder professionelle Übersetzung in der ersten Sprache des Teilnehmers).
• Füllen Sie den Fragebogen aus, einschließlich demografischer Daten und Antworten auf Fragen zu den KM -Ressourcenanreizen: Die Teilnehmer werden 5 CAD entschädigt. Dieser Anreiz wird in Form einer elektronischen CAD -Geschenkkarte an den Teilnehmer über alles Geschenkekarten erfolgen.

Die Rekrutierung erfolgt durch öffentlich geteilte Einstellungsmaterialien (z. B. E -Mail -Verdauung, elektronische Flyer usw.), die eine Studienbeschreibung und einen Link zur Studie enthalten. Interessierte Personen identifizieren sich selbst als potenziell berechtigt und greifen direkt auf die Studie zu, indem sie auf den Link klicken. Beim Zugriff auf die Studienverbindung erhalten die Teilnehmer eine kurze Reihe von Screening -Fragen, um die Berechtigung zu bestätigen. Diejenigen, die die Einschlusskriterien nicht erfüllen, werden automatisch für ihr Interesse dankt und aus der Umfrage verlassen. Am Ende der Umfrage werden persönliche Informationen (Vorname und E -Mail) mit den Forschern in einem separaten Formular ausgetauscht (falls der Teilnehmer dies tut), um die Umfrageantworten zum Zwecke der Verteilung des Geschenkkartens zu verbringen. Die gesammelten Informationen werden getrennt von den Studiendaten im Geschenkkartenprotokoll untergebracht.

Randomisierung und Blenden:

Die Teilnehmer werden durch ihre erste Sprache geschichtet und dann zufällig einer von zwei Gruppen (1: 1-Zuordnungsverhältnis) zugewiesen: der KM-Ressource der AI-übersetzt oder der professionell übersetzten Version. Die Randomisierung wird auf einzelnen Teilnehmerebene unter Verwendung einer computergenerierten Zufallszuordnungssequenz durchgeführt, um eine unvoreingenommene Gruppenzuordnung zu gewährleisten.

Die Teilnehmer werden für die Art der Übersetzung geblendet, die sie erhalten. Sie werden darüber informiert, dass die Studie verschiedene Übersetzungsmethoden vergleicht, aber nicht mitgeteilt wird, ob die von ihnen betrachteten Materialien von KI oder professionellen Übersetzern übersetzt wurden.

Datenerfassung und -verwaltung:

Die Daten werden mit Redcap (Research Electronic Data Capture) erfasst und verwaltet. Redcap hat eine umfangreiche Datenschutzrichtlinie (https://help.redcap.ualberta.ca/policy-procedure/privacy) Dies wurde vom Studienteam überprüft und für diese Studie geeignet ermittelt und zuvor für die Forschung an der Universität von Alberta zugelassen. Die Daten werden regelmäßig heruntergeladen und langfristig auf einem sicheren Server in der PI-Fakultät (Fakultät für Medizin und Zahnmedizin) an der Universität von Alberta gespeichert. Nach Abschluss der Studie werden die Daten fünf Jahre lang an der Fakultät für Medizin- und Zahnmedizin -Server archiviert.

Statistische Methoden:

Die Ermittler werden demografische Daten (z. B. Alter, Geschlecht, ethnische Zugehörigkeit, Bildungsniveau, Geburtsland, Gesundheitskompetenz und Kenntnisse in den gesprochenen Sprachen) sammeln, um die Studienpopulation zu beschreiben. Die Forscher werden beschreibende Statistiken (Zahlen, Frequenzen, Mittelwerte mit Standardabweichungen) verwenden, um demografische Daten zu analysieren und zu präsentieren. Die Ermittler bestimmen das Gesamtverständnis, indem sie für jeden Teilnehmer eine Punktzahl (zwischen 0 und 7) berechnen, basierend auf der Anzahl der korrekten Fragen. Die Ermittler berechnen einen Mittelwert für jede Gruppe und vergleichen Gruppen (professionelle vs. AI-Übersetzung) unter Verwendung eines T-Tests mit zwei Stichproben unter der Annahme gleicher Abweichungen. Andere Ergebnisse werden zwischen Gruppen mit unabhängigen T-Test- oder Chi-Quadrattests verglichen, die von der Art der Daten abhängen (d. H. Kontinuierliche oder kategoriale). Statistische Unsicherheiten werden mit 95% -Konfidenzintervallen ausgedrückt. p <0,05 zeigt eine statistische Signifikanz an. Analysen werden basierend auf Absicht zu tun, d. H. Alle verfügbaren Daten werden enthalten, und die Ermittler wissen nicht, ob oder inwieweit die Teilnehmer die übersetzte Version des KM-Tools lesen oder inwieweit sie lesen können.