Towards the use of mixed methods inquiry as best practice in health outcomes research
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
Mixed methods research (MMR) has found an increased interest in the field of health outcomes research. Consideration for both qualitative and quantitative perspectives has become key to contextualising patient experiences in a clinically meaningful measurement framework. The purpose of this paper is to outline a process for incorporating MMR in health outcomes research to guide stakeholders in their understanding of the essence of mixed methods inquiry. In addition, this paper will outline the benefits and challenges of MMR and describe the types of support needed for designing and conducting robust MMR measurement studies. MMR involves the application of a well-defined and pre-specified research design that articulates purposely and prospectively, qualitative and quantitative components to generate an integrated set of evidence addressing a single research question. Various methodological design options are possible depending on the research question. MMR designs allow a research question to be studied thoroughly from different perspectives. When applied, it allows the strengths of one approach to complement the restrictions of another. Among other applications, MMR can be used to enhance the creation of conceptual models and development of new instruments, to interpret the meaningfulness of outcomes in a clinical study from the patient perspective, and inform health care policy. Robust MMR requires research teams with experience in both qualitative and quantitative research. Moreover, a thorough understanding of the underlying principles of MMR is recommended at the point of study conception all the way through to implementation and knowledge dissemination. The framework outlined in this paper is designed to encourage health outcomes researchers to apply MMR to their research and to facilitate innovative, patient-centred methodological solutions to address the complex challenges of the field.
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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 | 0,038 | 0,140 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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