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Enregistrement W2955309789 · doi:10.1016/j.jctube.2019.100111

In the eye of the multiple beholders: Qualitative research perspectives on studying and encouraging quality of TB care in India

2019· article· en· W2955309789 sur OpenAlexafffund
Andrew McDowell, Nora Engel, Amrita Daftary

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Tuberculosis and Other Mycobacterial Diseases · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekFonds de Recherche du Québec - SantéEngineering Research Centers
Mots-clésMedicineQuality (philosophy)Eye careQualitative researchOptometryEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper outlines insights qualitative research brings to the study of quality of care. It advocates understanding care as sequential, interpersonal action aimed at improving health and documenting the networks in which care occurs. It assesses the strengths and weakness of contemporary quantitative and qualitative approaches to examining quality of care for tuberculosis (TB) before outlining three qualitative research programs aimed at understanding quality of TB in India. Three case studies focus on the diagnosis level in the cascade of TB care and use qualitative research to examine the clinical use of pharmaceuticals as diagnostics, the development of diagnostic tests, and the role of care providers in the utilization of diagnostic services. They show that 1) care must be understood as part of relationships over time, 2) the presence or absence of technologies does not always imply their expected use in care, 3) physicians' provision of care is often inflected by their perceptions of patient desires, and 4) effective care is not always perfectly aligned with global health priorities. Qualitative methods with a networked perspective on care provide novel findings that can and have been used when developing quality of care improvement interventions for TB.

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)0,112
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,095
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,592

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1120,095
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0250,069
Communication savante0,0200,011
Science ouverte0,0040,019
Intégrité de la recherche0,0030,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,182
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,352 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations16
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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