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Enregistrement W2281750198 · doi:10.1136/emermed-2015-205277

Understanding the value of mixed methods research: the Children's Safety Initiative-Emergency Medical Services

2016· article· en· W2281750198 sur OpenAlexaff
Matthew Hansen, Kerth O’Brien, Garth Meckler, Anna Marie Chang, Jeanne‐Marie Guise

Notice bibliographique

RevueEmergency Medicine Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineScope (computer science)Qualitative researchHealth careEmergency medical servicesInterpersonal communicationMultimethodologyEmergency departmentManagement scienceMedical emergencyNursingComputer sciencePsychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mixed methods research has significant potential to broaden the scope of emergency care and specifically emergency medical services investigation. Mixed methods studies involve the coordinated use of qualitative and quantitative research approaches to gain a fuller understanding of practice. By combining what is learnt from multiple methods, these approaches can help to characterise complex healthcare systems, identify the mechanisms of complex problems such as medical errors and understand aspects of human interaction such as communication, behaviour and team performance. Mixed methods approaches may be particularly useful for out-of-hospital care researchers because care is provided in complex systems where equipment, interpersonal interactions, societal norms, environment and other factors influence patient outcomes. The overall objectives of this paper are to (1) introduce the fundamental concepts and approaches of mixed methods research and (2) describe the interrelation and complementary features of the quantitative and qualitative components of mixed methods studies using specific examples from the Children's Safety Initiative-Emergency Medical Services (CSI-EMS), a large National Institutes of Health-funded research project conducted in the USA.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,077
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,842
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0770,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1500,000

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.

Tête enseignante Opus0,838
Tête enseignante GPT0,729
Écart entre enseignants0,109 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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