知識の動員リソースの言語翻訳

背景と根拠：

KMリソースは、ヘルスケアの研究と実践のギャップを埋める上で重要な役割を果たします。 この情報の効果的なコミュニケーションは、研究の証拠と健康に関する推奨事項の取り込みと実施を確保するために不可欠です。

カナダには非常に多様な人口があります。 言語の習熟度は、多くの新人にとって継続的な課題のままです。 言語の障壁に起因する不十分な健康コミュニケーションは、健康への結果の低下、ケアに対する満足度の低下、および医療の不平等の増加につながる可能性があります。 したがって、健康情報への公平なアクセスを促進し、健康結果の格差を減らすのに役立つためには、健康材料の高品質の翻訳が不可欠です。 専門的な翻訳サービスは、言語的に正確な翻訳された材料を生産するための標準でしたが、多くの場合、リソース集約的であり、現在の翻訳努力のスケーラビリティと適時性を制限しています。

AIの最近の進歩は、健康材料の翻訳をサポートするためにAI駆動のツールを活用することに関心をもたらしました。 ただし、ヘルスケアコミュニケーションにおいて不可欠な言語の文化的、文脈的、感情的なニュアンスをナビゲートするAI電源ツールの能力に関する懸念は残っています。 一般に対象としたKMリソースに関するAIと専門的な翻訳をまだ比較していない試験はまだありません。 したがって、AIに生成された翻訳の経験的評価は、その能力と制限を理解するために不可欠です。

目的：

包括的な研究の質問は、AIが公衆のためにKMリソースを効果的に翻訳することはできますか？ この研究では、主な目的は、AIツールを使用して翻訳されたKMリソースとプロの人間の翻訳者によって翻訳されたものを比較することです。 具体的には、研究者は、ChatGPTによって生成されたKMリソースの翻訳は、理解、読みやすさ、および受容性の観点から、専門的な人間の翻訳に匹敵すると仮定しています。

方法：

患者と一般の関与：

Pediatric Parent Advisory Group（P-PAG）のメンバーは、調査全体を通して入力を提供します。 彼らは、研究デザインに関する意見を述べ、パイロットテストデータ収集機器を支援し、採用戦略について助言し、ネットワーク内の研究を促進します。 それらは、結果の解釈を支援し、調査結果の発展と普及に重大に貢献します（たとえば、結果の言語の概要など）。

トライアルデザイン：

この研究は、ランダム化比較試験です。 参加者は、AI翻訳バージョンまたはKMリソースの専門的に翻訳されたバージョンのいずれかを受け取るために、ランダムに割り当てられます（1：1割り当て比率）。 彼らは、リソースの内容、その読みやすさ、許容性についての彼らの理解についての一連の質問に答えるように求められます。

試用設定：

試験は完全にオンラインで実施されます。 参加者は、インターネットアクセスを使用して、独自の個人デバイス（コンピューターやタブレットなど）を使用して、リモートで調査を完了します。 研究リンク、指示、アンケートを含むすべての資料は、電子的に配信されます。

資格基準：

• 18歳以上
• カナダに住んでいます
• 第一言語は選択された言語の1つです（つまり、 フランス語、スペイン語、ウクライナ人、タガログ語、アラビア語、中国語、パンジャブ語）
• 英語でアンケートを読んで完了することができます
• 電子デバイス（コンピューターやタブレットなど）、インターネット、電子メールへのアクセス

介入とコンパレーター：

参加者はランダム化され、AI（つまり、CHATGPT）またはプロフェッショナル（Human）翻訳者によって翻訳されたkmリソースを選択した言語の1つに表示します。 KMリソースの英語バージョンは、オンラインで入手できます（https://canpcc.ca/app/uploads/2025/03/online-resource-sheet-gt1-prevention-of-pcc-final.pdf）。

結果：

次の結果は、複数の次元からのKMリソースの翻訳バージョンを評価するために使用されます：知識の習得（理解）、テキスト処理の容易さ（読みやすさ）、および情報に対する信頼性（許容性）。

主な結果は次のとおりです。

理解：参加者の回答によって、ポストCovid-19の状態とリソースに含まれる関連する推奨事項に関する主要なコンテンツの知識を評価するために特別に設計された、一連の7つの多肢選択質問への回答によって測定されます。 正解の数は、理解の客観的な指標として機能し、重要な概念を維持する各翻訳方法の能力を評価します。

二次的な結果は、読みやすさと受容性です。

危害：

この研究には、参加者にとってリスクはほとんどありません。 それにもかかわらず、潜在的な害には、参加者がテキストが混乱している、または解釈が困難であると感じた場合、軽度の疲労または欲求不満が含まれる場合があります。 これを最小限に抑えるために、すべての資料は明確にするためにパイロットテストされ、ユーザーフレンドリーな形式で提示されます。 参加者は、ペナルティなしでいつでも研究から撤退する場合があります。

参加者のタイムライン：

この研究の参加者は、オンラインで実施された単一セッションに関与します。 すべてのデータは、参加者が割り当てられた翻訳をレビューした直後に収集されます。 各参加者は、約10〜15分で調査を完了します。 長期的なフォローアップは計画されていません。

サンプルサイズ：

この研究のパイロットの性質により、調査員は言語グループごとに50人の参加者を募集することを目指しており、25人の参加者がAI翻訳バージョンを評価するためにランダム化され、25人が専門的に翻訳されたバージョンを評価するために割り当てられています。 7つの言語グループでは、合計ターゲットサンプルサイズは350人の参加者になります。 このサンプルサイズは、正式なサンプルサイズの計算を必要としない探索的およびパイロット研究のガイダンスに従います。 言語グループごとに50人の参加者がいると、調査員は潜在的な違いの推定値を提供しながら、言語ごとのバリエーションを探求することができます。

採用：

研究が倫理の承認を受けた後、採用が開始されます。 潜在的な参加者は、言語グループ全体で広範かつ多様な登録を確保するために、さまざまなオンライン戦略を通じて採用されます。 採用の取り組みには、アルバータ大学の学部および大学院生ダイジェストを介して配布されたターゲットを絞った電子ニュースレター、および留学生グループへのアウトリーチが含まれます。 さらに、採用メールは、カナダ全土の関心のあるグループへの事前に確立された接続に送信され、調査について通知し、ネットワーク内で研究資料を共有するように依頼します。 これには、従来のコミュニケーション手段を介して共有するように依頼することも含まれます（例えば e-newsletter、リストサーブ）。

潜在的な参加者（自己識別）は、提供された研究リンクにアクセスすることにより、採用資料から研究に直接アクセスできます。 調査リンクには、以下を完了するための詳細な指示が含まれます。

• 適格性のスクリーニングの質問に答える
• 彼らの第一言語を特定します
• 研究情報レターを確認してください
• 彼らがランダム化されたKMリソースを読む（AIまたは参加者の第一言語での専門的な翻訳）
• 人口統計やKMリソースインセンティブに関する質問に対する回答などのアンケートに記入してください。参加者は5ドルのCADを補償されます。 このインセンティブは、すべてのギフトカードを介して参加者に電子CADギフトカードの形で提供されます。

募集は、研究の説明と研究へのリンクを含む、公開されている募集資料（電子メールダイジェスト、電子チラシなど）を介して行われます。 興味のある個人は、潜在的に適格であると自己識別し、リンクをクリックすることで研究に直接アクセスします。 調査リンクにアクセスすると、参加者には、適格性を確認するための簡単なスクリーニング質問のセットが提示されます。 選択基準を満たしていない人は、彼らの関心に自動的に感謝され、調査から出ました。 調査の最後に、ギフトカードの配布を目的として、個人情報（参加者がそうすることを選択した場合）は（参加者がそうすることを選択した場合）、調査回答にリンクされていない別のフォームの研究者と共有されます。 収集された情報は、ギフトカードログの調査データとは別に収容されます。

ランダム化と盲検化：

参加者は、第一言語によって層別化され、2つのグループのいずれかにランダムに割り当てられます（1：1割り当て比率）。AI翻訳KMリソースまたは専門的に翻訳されたバージョンです。 偏りのないグループの割り当てを確保するために、コンピューターで生成されたランダム割り当てシーケンスを使用して、個々の参加者レベルでランダム化が実行されます。

参加者は、受け取った翻訳の種類に盲目にされます。 彼らは、この研究は異なる翻訳方法を比較しているが、見ている資料がAIによって翻訳されたのか、それともプロの翻訳者によって翻訳されたかを知らされないことを通知されます。

データ収集と管理：

データはRedCap（研究電子データキャプチャを研究）を使用して収集および管理されます。 Redcapには広範なプライバシーポリシーがあります（https://help.redcap.ualberta.ca/policy-procedure/privacy） それは研究チームによってレビューされ、この研究に適していると判断され、アルバータ大学での研究の使用が以前に承認されています。 データは定期的にダウンロードされ、アルバータ大学のPIの教員（医学部）の安全なサーバーに長期保存されます。 調査が完了すると、データは5年間医学部および歯科サーバー学部にアーカイブされます。

統計的方法：

調査員は、人口統計データ（年齢、性別、民族、教育レベル、出生国、話された言語の習熟度）を収集して、研究集団を説明します。 調査員は、記述統計（数字、頻度、標準偏差を持つ手段）を使用して、人口統計データを分析および提示します。 調査員は、回答した質問の数に基づいて、各参加者のスコア（0から7の範囲）を計算することにより、全体的な理解を決定します。 調査員は、各グループの平均スコアを計算し、等しい分散を想定している2サンプルのt検定を使用してグループ（プロフェッショナルとAI翻訳）を比較します。 その他の結果は、データの種類（つまり、連続またはカテゴリー）に依存する独立したt検定またはカイの四角テストを使用してグループ間で比較されます。 統計的不確実性は、95％の信頼区間で表されます。 p <0.05は統計的有意性を示します。 分析は、治療意図、つまり利用可能なすべてのデータが含まれ、調査員は参加者が翻訳されたバージョンのKMツールを読むかどうか、またはどの程度を知りません。