Two approaches to longitudinal qualitative analyses in rehabilitation and disability research
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Although relatively unknown within the field of rehabilitation, qualitative longitudinal research is ideal for rehabilitation and disability research that aims to understand health-related challenges over time. We describe the strengths and challenges of longitudinal qualitative research using two concrete examples.Materials and methods: Qualitative longitudinal research often involves in-depth interviews of participants on multiple occasions over time. Analytic approaches are complex, summarizing data both cross-sectionally and longitudinally. We present two detailed analytic approaches used in research with people living with HIV in Zambia and Canada.Results: Our experiences provide three recommendations. First, development of the initial analytic coding framework should include both inductive and deductive approaches. Second, given the large quantity of data generated through longitudinal qualitative research, it is important to proactively develop strategies for data analysis and management. Third, as retention of participants is challenging over time, we recommend the use of a consistent interviewer over the duration of the study to promote a trusting relationship.Conclusions: Longitudinal qualitative research has much to offer researchers and can provide clinicians with insights on the challenges of living with chronic and episodic disability. The flexibility in analytic approaches allows for diverse strategies to best address the rehabilitation and disability research questions and allow for insights into living with disability over time.
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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 | 0,053 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,012 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».