‘Trying to pin down jelly’ - exploring intuitive processes in quality assessment for meta-ethnography
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies that systematically search for and synthesise qualitative research are becoming more evident in health care, and they can make an important contribution to patient care. However, there is still no agreement as to whether, or how we should appraise studies for inclusion. We aimed to explore the intuitive processes that determined the 'quality' of qualitative research for inclusion in qualitative research syntheses. We were particularly interested to explore the way that knowledge was constructed. METHODS: We used qualitative methods to explore the process of quality appraisal within a team of seven qualitative researchers funded to undertake a meta-ethnography of chronic non-malignant musculoskeletal pain. Team discussions took place monthly between October 2010 and June 2012 and were recorded and transcribed. Data was coded and organised using constant comparative method. The development of our conceptual analysis was both iterative and collaborative. The strength of this team approach to quality came from open and honest discussion, where team members felt free to agree, disagree, or change their position within the safety of the group. RESULTS: We suggest two core facets of quality for inclusion in meta-ethnography - (1) Conceptual clarity; how clearly has the author articulated a concept that facilitates theoretical insight. (2) Interpretive rigour; fundamentally, can the interpretation 'be trusted?' Our findings showed that three important categories help the reader to judge interpretive rigour: (ii) What is the context of the interpretation? (ii) How inductive is the interpretation? (iii) Has the researcher challenged their interpretation? CONCLUSIONS: We highlight that methods alone do not determine the quality of research for inclusion into a meta-ethnography. The strength of a concept and its capacity to facilitate theoretical insight is integral to meta-ethnography, and arguably to the quality of research. However, we suggest that to be judged 'good enough' there also needs to be some assurance that qualitative findings are more than simply anecdotal. Although our conceptual model was developed specifically for meta-ethnography, it may be transferable to other research methodologies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,743 | 0,885 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».