Utility of Qualitative Research Findings in Evidence‐Based Public Health Practice
Notice bibliographique
Résumé
Epidemiological data, derived from quantitative studies, provide important information about the causes, prevalence, risk correlates, treatment and prevention of diseases, and health issues at a population level. However, public health issues are complex in nature and quantitative research findings are insufficient to support practitioners and administrators in making evidence-informed decisions. Upshur's Synthetic Model of Evidence (2001) situates qualitative research findings as a credible source of evidence for public health practice. This article answers the following questions: (1) where does qualitative research fit within the paradigm of evidence-based practice and (2) how can qualitative research be used by public health professionals? Strategies for using qualitative research findings instrumentally, conceptually, and symbolically are identified by applying Estabrooks' (1999) conceptual structure of research utilization. Different research utilization strategies are illustrated through the use of research examples from the field of work on intimate partner violence against women. Recommendations for qualitative researchers disseminating findings and for public health practitioners/policy makers considering the use of qualitative findings as evidence to inform decisions are provided.
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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 | 0,524 | 0,600 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,024 |
| Communication savante | 0,023 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».