Mixed Methods Research in the Development and Evaluation of Complex Interventions in Palliative and End-of-Life Care: Report on the MORECare Consensus Exercise
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Complex interventions are common in palliative and end-of-life care. Mixed methods approaches sit well within the multiphase model of complex intervention development and evaluation. Generic mixed methods guidance is useful but additional challenges in the research design and operationalization within palliative and end-of-life care may have an impact on the use of mixed methods. OBJECTIVE: The objective of the study was to develop guidance on the best methods for combining quantitative and qualitative methods for health and social care intervention development and evaluation in palliative and end-of-life care. METHODS: A one-day workshop was held where experts participated in facilitated groups using Transparent Expert Consultation to generate items for potential recommendations. Agreement and consensus were then sought on nine draft recommendations (DRs) in a follow-up exercise. RESULTS: There was at least moderate agreement with most of the DRs, although consensus was low. Strongest agreement was with DR1 (usefulness of mixed methods to palliative and end-of-life care) and DR5 (importance of attention to respondent burden), and least agreement was with DR2 (use of theoretical perspectives) and DR6 (therapeutic effects of research interviews). Narrative comments enabled recommendation refinement. Two fully endorsed, five partially endorsed, and two refined DRs emerged. The relationship of these nine to six key challenges of palliative and end-of-life care research was analyzed. CONCLUSIONS: There is a need for further discussion of these recommendations and their contribution to methodology. The recommendations should be considered when designing and operationalizing mixed methods studies of complex interventions in palliative care, and because they may have wider relevance, should be considered for other applications.
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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 | 0,012 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».