Searching for rigour in the reporting of mixed methods population health research: a methodological review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The environments in which population health interventions occur shape both their implementation and outcomes. Hence, when evaluating these interventions, we must explore both intervention content and context. Mixed methods (integrating quantitative and qualitative methods) provide this opportunity. However, although criteria exist for establishing rigour in quantitative and qualitative research, there is poor consensus regarding rigour in mixed methods. Using the empirical example of school-based obesity interventions, this methodological review examined how mixed methods have been used and reported, and how rigour has been addressed. Twenty-three peer-reviewed mixed methods studies were identified through a systematic search of five databases and appraised using the guidelines for Good Reporting of a Mixed Methods Study. In general, more detailed description of data collection and analysis, integration, inferences and justifying the use of mixed methods is needed. Additionally, improved reporting of methodological rigour is required. This review calls for increased discussion of practical techniques for establishing rigour in mixed methods research, beyond those for quantitative and qualitative criteria individually. A guide for reporting mixed methods research in population health should be developed to improve the reporting quality of mixed methods studies. Through improved reporting, mixed methods can provide strong evidence to inform policy and practice.
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Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Présentation des résultats · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | medium |
| gpt | Métarecherche Domaine: Présentation des résultats · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,763 | 0,357 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle