Use of the nominal group technique to identify stakeholder priorities and inform survey development: an example with informal caregivers of people with scleroderma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The nominal group technique (NGT) allows stakeholders to directly generate items for needs assessment surveys. The objective was to demonstrate the use of NGT discussions to develop survey items on (1) challenges experienced by informal caregivers of people living with systemic sclerosis (SSc) and (2) preferences for support services. DESIGN: Three NGT groups were conducted. In each group, participants generated lists of challenges and preferred formats for support services. Participants shared items, and a master list was compiled, then reviewed by participants to remove or merge overlapping items. Once a final list of items was generated, participants independently rated challenges on a scale from 1 (not at all important) to 10 (extremely important) and support services on a scale from 1 (not at all likely to use) to 10 (very likely to use). Lists generated in the NGT discussions were subsequently reviewed and integrated into a single list by research team members. SETTING: SSc patient conferences held in the USA and Canada. PARTICIPANTS: Informal caregivers who previously or currently were providing care for a family member or friend with SSc. RESULTS: A total of six men and seven women participated in the NGT discussions. Mean age was 59.8 years (SD=12.6). Participants provided care for a partner (n=8), parent (n=1), child (n=2) or friend (n=2). A list of 61 unique challenges was generated with challenges related to gaps in information, resources and support needs identified most frequently. A list of 18 unique support services was generated; most involved online or in-person delivery of emotional support and educational material about SSc. CONCLUSIONS: The NGT was an efficient method for obtaining survey items directly from SSc caregivers on important challenges and preferences for support services.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».