Improving the usefulness of a tool for appraising the quality of qualitative, quantitative and mixed methods studies, the <scp>Mixed Methods Appraisal Tool</scp> (<scp>MMAT</scp>)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE, AIMS, AND OBJECTIVES: Systematic reviews combining qualitative, quantitative, and/or mixed methods studies are increasingly popular because of their potential for addressing complex interventions and phenomena, specifically for assessing and improving clinical practice. A major challenge encountered with this type of review is the appraisal of the quality of individual studies given the heterogeneity of the study designs. The Mixed Methods Appraisal Tool (MMAT) was developed to help overcome this challenge. The aim of this study was to explore the usefulness of the MMAT by seeking the views and experiences of researchers who have used it. METHODS: We conducted a qualitative descriptive study using semistructured interviews with MMAT users. A purposeful sample was drawn from the researchers who had previously contacted the developer of the MMAT, and those who have published a systematic review for which they had used the MMAT. All interviews were transcribed verbatim and analyzed by 2 coders using thematic analysis. RESULTS: Twenty participants from 8 countries were interviewed. Thirteen themes were identified and grouped into the 2 dimensions of usefulness, ie, utility and usability. The themes related to utility concerned the coverage, completeness, flexibility, and other utilities of the tool. Those regarding usability were related to the learnability, efficiency, satisfaction, and errors that could be made due to difficulties understanding or selecting the items to appraise. CONCLUSIONS: On the basis of the results of this study, we make several recommendations for improving the MMAT. This will contribute to greater usefulness of the MMAT.
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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 | 0,557 | 0,916 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle