지식 동원 자원의 언어 번역

배경 및 이론적 근거 :

KM 리소스는 의료 분야의 연구와 실무 간의 격차를 해소하는 데 중요한 역할을합니다. 이 정보의 효과적인 의사 소통은 대중의 연구 증거 및 건강 권장 사항의 흡수 및 구현을 보장하기 위해 필수적입니다.

캐나다는 매우 다양한 인구의 본거지입니다. 언어 능력은 많은 신규 이민자들에게 지속적인 도전으로 남아 있습니다. 언어 장벽으로 인한 부적절한 건강 커뮤니케이션은 건강 결과가 저하되고, 치료에 대한 만족도가 감소하며, 건강 관리 불평등을 증가시킬 수 있습니다. 따라서 건강 정보에 대한 공평한 접근을 촉진하고 건강 결과의 불균형을 줄이는 데 필요한 건강 자료의 고품질 번역이 필수적입니다. 전문 번역 서비스는 언어 적으로 정확한 번역 재료를 생산하는 표준 이었지만, 현재 번역 노력의 확장 성과 적시성을 제한하는 종종 자원 집약적입니다.

AI의 최근 발전은 건강 자료의 번역을 지원하기 위해 AI 기반 도구를 활용하는 데 관심을 불러 일으켰습니다. 그러나 의료 커뮤니케이션에서 중요한 언어의 문화적, 맥락 적, 정서적 뉘앙스를 탐색하는 AI 전원 도구의 능력에 대한 우려는 여전히 남아 있습니다. 대중을 대상으로 한 KM 리소스에 대해 AI와 전문 번역을 아직 비교 한 통제 된 시험은 아직 없습니다. 따라서 AI 생성 번역의 경험적 평가는 그 기능과 한계를 이해하는 데 필수적입니다.

목표 :

가장 중요한 연구 문제는 다음과 같습니다. AI는 대중을 위해 KM 리소스를 효과적으로 번역 할 수 있습니까? 이 연구에서 주요 목표는 AI 도구를 사용하여 번역 된 KM 리소스와 전문 인간 번역기에 의해 번역 된 것들을 비교하는 것입니다. 구체적으로, 조사관은 ChatGpt에 의해 생성 된 KM 리소스의 번역이 이해, 가독성 및 수용 가능성 측면에서 전문 인간 번역과 비교할 것이라고 가정합니다.

행동 양식:

환자 및 대중의 참여 :

소아 학부모 자문 그룹 (P-PAG)의 구성원은 연구 전반에 걸쳐 입력을 제공 할 것입니다. 그들은 연구 설계에 대한 정보를 제공하고 파일럿 테스트 데이터 수집 기기를 지원하고 채용 전략에 대한 조언을 제공하며 네트워크 내에서 연구를 홍보 할 것입니다. 그들은 결과 해석을 돕고 결과를 개발하고 보급하는 데 비판적으로 기여할 것입니다 (예 : 결과의 일반 언어 요약).

시험 디자인 :

이 연구는 무작위 대조 시험입니다. 참가자는 AI- 전송 버전 또는 전문적으로 번역 된 KM 리소스 버전을 받도록 무작위로 할당됩니다 (1 : 1 할당 비율). 그들은 자원의 내용에 대한 그들의 이해, 가독성 및 수용 가능성에 대한 일련의 질문에 답해야합니다.

시험 설정 :

시험은 온라인으로 전적으로 수행됩니다. 참가자는 인터넷 액세스와 함께 자신의 개인 장치 (예 : 컴퓨터 또는 태블릿)를 사용하여 원격으로 연구를 완료합니다. 학습 링크, 지침 및 설문지를 포함한 모든 자료는 전자적으로 제공됩니다.

자격 기준 :

• 18 세 이상
• 캐나다에 살고 있습니다
• 모국어는 선택된 언어 중 하나입니다 (즉, 프랑스어, 스페인어, 우크라이나, 타갈로그, 아랍어, 중국어 및 펀잡))
• 영어로 설문지를 읽고 완료 할 수 있습니다
• 전자 장치 (예 : 컴퓨터 또는 태블릿), 인터넷 및 이메일에 대한 액세스

중재 및 비교기 :

참가자는 AI (즉, ChatGpt) 또는 전문가 (Human) 번역기에 의해 선택된 언어 중 하나로 번역 된 KM 리소스를 볼 수 있도록 무작위 배정됩니다. KM 리소스의 영어 버전은 온라인으로 제공됩니다 (https://canpcc.ca/app/uploads/2025/03/online-resource-sheet-gt1-prevention-of-pcc-final.pdf).

결과 :

다음과 같은 결과는 여러 차원에서 KM 리소스의 번역 된 버전을 평가하는 데 사용됩니다 : 지식 획득 (이해), 텍스트 처리 용이성 (읽기 성) 및 정보에 대한 신뢰 (수용 가능성).

주요 결과는 다음과 같습니다.

이해 : 참가자 응답으로 측정 한 7 개의 객관식 질문 세트에 대한 측정 된 객관식 질문 세트에 대한 질문에 대한 질문은 Post Covid-19 조건 및 자원에 포함 된 관련 권장 사항에 대한 주요 컨텐츠 지식을 평가하도록 특별히 설계되었습니다. 정답의 수는 이해의 객관적인 지표 역할을하며, 각 번역 방법의 중요한 개념을 보존하는 능력을 평가합니다.

2 차 결과는 가독성과 수용 가능성입니다.

피해 :

이 연구는 참가자에게 위험이 거의 없거나 전혀 포함되지 않습니다. 그럼에도 불구하고 참가자가 텍스트를 혼란 스럽거나 해석하기 어려운 경우 가벼운 피로 또는 좌절이 포함될 수 있습니다. 이를 최소화하기 위해 모든 자료는 명확성을 위해 파일럿 테스트를 거쳐 사용자 친화적 인 형식으로 제시됩니다. 참가자는 언제든지 페널티없이 연구에서 철회 할 수 있습니다.

참가자 타임 라인 :

이 연구의 참가자는 온라인으로 실시 된 단일 세션에 참여할 것입니다. 모든 데이터는 참가자가 할당 된 번역을 검토 한 직후에 수집됩니다. 각 참가자는 약 10-15 분 안에 연구를 완료합니다. 장기적인 후속 조치는 계획되지 않습니다.

샘플 크기 :

이 연구의 파일럿 특성으로 인해 조사관은 언어 그룹 당 50 명의 참가자를 모집하는 것을 목표로하며, 25 명의 참가자가 AI-Translated 버전을 평가하기 위해 무작위로 배정되었으며 25 명은 전문적으로 번역 된 버전을 평가하도록 할당되었습니다. 7 개의 언어 그룹의 경우 총 대상 샘플 크기는 350 명의 참가자입니다. 이 샘플 크기는 공식적인 샘플 크기 계산이 필요하지 않은 탐색 및 파일럿 연구에 대한 지침을 따릅니다. 언어 그룹당 50 명의 참가자가 있으면 조사관은 잠재적 차이에 대한 추정치를 제공하면서 언어별로 변형을 탐색 할 수 있습니다.

신병 모집:

연구가 윤리 승인을 받으면 채용이 시작됩니다. 잠재적 인 참가자는 다양한 온라인 전략을 통해 채용되어 언어 그룹에 걸쳐 광범위하고 다양한 등록을 보장합니다. 채용 노력에는 앨버타 대학교의 학부 및 대학원생 소화를 통해 배포 된 대상 전자 뉴스 레터와 국제 학생 그룹에 대한 봉사 활동이 포함됩니다. 또한 채용 이메일은 캐나다 전역의 관심사 그룹과의 사전 확립 된 연결로 보내져 연구에 대해 알리고 네트워크 내에서 연구 자료를 공유하도록 요청합니다. 여기에는 전통적인 의사 소통 수단을 통해 공유하도록 요청하는 것이 포함될 수 있습니다 (예 : 전자 뉴스 레터, 목록 서브).

잠재적 인 참가자 (Selfifalified)는 제공된 연구 링크를 방문하여 채용 자료에서 직접 연구에 액세스 할 수 있습니다. 연구 링크에는 다음을 완료하기위한 자세한 지침이 포함됩니다.

• 자격 선별 질문에 답하십시오
• 첫 번째 언어를 식별하십시오
• 연구 정보 편지를 검토하십시오
• 무작위 화 된 KM 리소스를 읽으십시오 (참가자의 첫 언어에서 AI 또는 전문 번역).
• KM 자원 인센티브에 관한 질문에 대한 인구 통계 및 답변을 포함한 설문지를 작성하십시오. 참가자는 $ 5 CAD가 보상됩니다. 이 인센티브는 모든 기프트 카드를 통해 참가자에게 전자 CAD 기프트 카드 형태로 제공됩니다.

채용은 연구 설명과 연구 링크가 포함 된 공개 공유 채용 자료 (예 : 이메일 소화, 전자 전단지 등)를 통해 발생합니다. 관심있는 개인은 잠재적으로 적격으로 자체 식별하고 링크를 클릭하여 직접 연구에 액세스 할 수 있습니다. 연구 링크에 액세스 할 때 참가자에게는 적격성을 확인하기위한 간단한 선별 질문 세트가 제공됩니다. 포함 기준을 충족하지 않은 사람들은 자동으로 관심을 가져 주셔서 감사하며 설문 조사에서 종료됩니다. 설문 조사가 끝날 때, 개인 정보 (이름 및 이메일)는 기프트 카드 배포 목적으로 설문 조사 응답에 연결되지 않은 별도의 양식으로 연구원과 공유됩니다 (참가자가 그렇게하기로 선택한 경우). 수집 된 정보는 기프트 카드 로그의 연구 데이터와 별도로 보관됩니다.

무작위 화 및 맹목 :

참가자는 첫 번째 언어로 계층화 한 다음 AI-Translated KM 리소스 또는 전문적으로 번역 된 버전의 두 그룹 중 하나에 무작위로 할당됩니다 (1 : 1 할당 비율). 무작위 배정은 컴퓨터 생성 무작위 할당 시퀀스를 사용하여 개별 참가자 수준에서 수행되어 편견이없는 그룹 할당을 보장합니다.

참가자들은 그들이받는 번역 유형에 대해 눈을 멀게합니다. 그들은이 연구가 다른 번역 방법을 비교하지만 그들이 보는 자료가 AI 또는 전문 번역가에 의해 번역되었는지 여부는 들리지 않을 것입니다.

데이터 수집 및 관리 :

REDCAP (Research Electronic Data Capture)를 사용하여 데이터를 수집하고 관리합니다. RedCap에는 광범위한 개인 정보 보호 정책이 있습니다 (https://help.redcap.ualberta.ca/policy-procedure/privacy) 이는 연구 팀에 의해 검토 되었으며이 연구에 적합한 결정을 내 렸으며, 앨버타 대학교에서 이전에 연구 사용을 승인했습니다. 데이터는 정기적으로 다운로드하고 앨버타 대학교의 PI 교수 (Medicine & Dentistry)의 보안 서버에 장기적으로 저장됩니다. 이 연구가 완료되면 데이터는 5 년 동안 의학 및 치과 사과 서버에 보관됩니다.

통계 방법 :

연구자들은 연구 인구를 설명하기 위해 인구 통계 학적 데이터 (예 : 연령, 성별, 민족, 교육 수준, 출생 국가, 건강 문해력 및 언어의 능력)를 수집합니다. 조사관은 설명 통계 (숫자, 주파수, 표준 편차)를 사용하여 인구 통계 학적 데이터를 분석하고 제시합니다. 조사관은 각 참가자의 점수를 계산하여 각 참가자에 대해 올바르게 답변 한 질문 수에 따라 전반적인 이해를 결정합니다. 조사자는 각 그룹의 평균 점수를 계산하고 동일한 차이를 가정 할 때 2- 샘플 T- 테스트를 사용하여 그룹 (전문가 대 AI 번역)을 비교합니다. 다른 결과는 데이터 유형 (즉, 연속 또는 범주 형)에 따라 독립적 인 t- 검정 또는 CHI 제곱 테스트를 사용하는 그룹간에 비교됩니다. 통계적 불확실성은 95% 신뢰 구간으로 표현 될 것입니다. P <0.05는 통계적 유의성을 나타냅니다. 분석은 치료 의도에 따라 수행됩니다. 즉, 사용 가능한 모든 데이터가 포함되며 조사관은 참가자가 KM 도구의 번역 된 버전을 읽는 정도를 알지 못할 것입니다.