Qualitative Outcome Analysis: Evaluating Nursing Interventions for Complex Clinical Phenomena
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To describe a method that allows evaluating nursing interventions derived from a qualitative research project, and that shows appropriate interventions. ORGANIZING FRAMEWORK: Qualitative research has expanded over the last decade and has contributed significantly to understanding patients' experiences of health, illness, and injury. Yet the value of qualitative research in determining clinical interventions and subsequently evaluating the effects of these interventions on patients' outcomes has been limited. This method is used to confirm the efficacy of nursing interventions when experience changes over time, to extend the repertoire of intervention strategies, and to further clinicians' understanding of possible outcomes. DESIGN: From a completed study, Qualitative Outcome Analysis (QOA) enhances the identification of meaningful intervention strategies and plans for utilization. The researcher identifies the type of qualitative data that will enable the interpretation and evaluation of interventions, devises a means of data recording and analysis, and finally, disseminates the findings. CONCLUSIONS: QOA is a systematic means to confirm the applicability of clinical strategies developed from a single qualitative project, to extend the repertoire of clinical interventions, and to evaluate clinical outcomes.
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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 | 0,231 | 0,272 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».