Recruitment issues in healthcare research: the situation in home care
Notice bibliographique
Résumé
A global shift in the setting of healthcare from hospitals and long-term care institutions to homes and communities has been accompanied by the growth of interest in the home as a site of healthcare research. Home care researchers have identified the recruitment of research subjects as a significant concern. The present descriptive, exploratory study used qualitative, semi-structured interviews with home care researchers (n = 9) to illuminate the challenges related to recruitment. The results suggest that while home care research shares recruitment issues common to other forms of health research, it has unique concerns. Factors affecting recruitment in home care studies include non-dedicated recruiters, the current context of healthcare restructuring, and gatekeeper and participant feelings about the home as a setting for care and research. Reasons for refusal to participate may be more complex in home care research given the meanings care recipients attribute to their 'homes'. Home care researchers may also face unique ethical and/or moral dilemmas. This paper recommends the routine reporting of recruitment problems, increased inclusion of minority subjects to ensure sample representativeness and further studies of the subjective meanings of 'home' as it is associated with healthcare treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,514 | 0,484 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,040 |
| Communication savante | 0,031 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».