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Enregistrement W2912788005 · doi:10.3310/hsdr07040

Developing a reporting guideline to improve meta-ethnography in health research: the eMERGe mixed-methods study

2019· article· en· W2912788005 sur OpenAlexfundno aff
M. Cunningham, Emma F. France, Nicola Ring, Isabelle Uny, Edward Duncan, Rachel J Roberts, Ruth Jepson, Margaret Maxwell, Ruth Turley, Jane Noyes

Notice bibliographique

RevueHealth Services and Delivery Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilHealth CanadaNational Institutes of HealthUniversity of SouthamptonHealth Services and Delivery Research ProgrammeNational Institute for Health and Care ResearchUnited Kingdom Clinical Research CollaborationWorld Health Organization
Mots-clésEthnographySystematic reviewCLARITYAuditGuidelineMEDLINESociologyPsychologyMedical educationManagement scienceMedicineManagementPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Meta-ethnography is a commonly used methodology for qualitative evidence synthesis. Research has identified that the quality of reporting of published meta-ethnographies is often poor and this has limited the utility of meta-ethnography findings to influence policy and practice. Objective To develop guidance to improve the completeness and clarity of meta-ethnography reporting. Methods/design The meta-ethnography reporting guidance (eMERGe) study followed the recommended approach for developing health research reporting guidelines and used a systematic mixed-methods approach. It comprised (1) a methodological systematic review of guidance in the conduct and reporting of meta-ethnography; (2) a review and audit of published meta-ethnographies, along with interviews with meta-ethnography end-users, to identify good practice principles; (3) a consensus workshop and two eDelphi (Version 1, Duncan E, Swinger K, University of Stirling, Stirling, UK) studies to agree guidance content; and (4) the development of the guidance table and explanatory notes. Results Results from the methodological systematic review and the audit of published meta-ethnographies revealed that more guidance was required around the reporting of all phases of meta-ethnography conduct and, in particular, the synthesis phases 4–6 (relating studies, translating studies into one another and synthesising translations). Following the guidance development process, the eMERGe reporting guidance was produced, comprising 19 items grouped into the seven phases of meta-ethnography. Limitations The finalised guidance has not yet been evaluated in practice; therefore, it is not possible at this stage to comment on its utility. However, we look forward to evaluating its uptake and usability in the future. Conclusions The eMERGe reporting guidance has been developed following a rigorous process in line with guideline development recommendations. The guidance is intended to improve the clarity and completeness of reporting of meta-ethnographies, and to facilitate use of the findings within the guidance to inform the design and delivery of services and interventions in health, social care and other fields. The eMERGe project developed a range of training materials to support use of the guidance, which is freely available at www.emergeproject.org (accessed 26 March 2018). Meta-ethnography is an evolving qualitative evidence synthesis methodology and future research should refine the guidance to accommodate future methodological developments. We will also investigate the impact of the eMERGe reporting guidance with a view to updating the guidance. Study registration This study is registered as PROSPERO CRD42015024709 for the stage 1 systematic review. Funding The National Institute for Health Research Health Services and Delivery Research programme.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,758
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,878
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil0,298

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,7580,878
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,029
Bibliométrie0,0300,028
Études des sciences et des technologies0,0060,009
Communication savante0,0210,017
Science ouverte0,0140,016
Intégrité de la recherche0,0170,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,010

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 Opus0,928
Tête enseignante GPT0,714
Écart entre enseignants0,214 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomainePrésentation des résultats
GenreMéthodes

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

En bref

Citations43
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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