Mixing a Grounded Theory Approach with a Randomized Controlled Trial Related to Intimate Partner Violence: What Challenges Arise for Mixed Methods Research?
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about how to systematically integrate complex qualitative studies within the context of randomized controlled trials. A two-phase sequential explanatory mixed methods study was conducted in Canada to understand how women decide to disclose intimate partner violence in emergency department settings. Mixing a RCT (with a subanalysis of data) with a grounded theory approach required methodological modifications to maintain the overall rigour of this mixed methods study. Modifications were made to the following areas of the grounded theory approach to support the overall integrity of the mixed methods study design: recruitment of participants, maximum variation and negative case sampling, data collection, and analysis methods. Recommendations for future studies include: (1) planning at the outset to incorporate a qualitative approach with a RCT and to determine logical points during the RCT to integrate the qualitative component and (2) consideration for the time needed to carry out a RCT and a grounded theory approach, especially to support recruitment, data collection, and analysis. Data mixing strategies should be considered during early stages of the study, so that appropriate measures can be developed and used in the RCT to support initial coding structures and data analysis needs of the grounded theory phase.
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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 | 0,893 | 0,906 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,032 |
| Communication savante | 0,034 | 0,049 |
| Science ouverte | 0,020 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,026 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».