Review of Mixed-Methods Research in Nursing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Inadequate justification for using mixed-methods and inadequate data integration compromises the rigor of mixed-methods studies, and data integration remains a challenge for nurse researchers. OBJECTIVES: The aim of the study was to determine the 5-year prevalence of mixed-methods research in nursing journals and to determine the extent of integration of qualitative and quantitative findings. METHODS: Ten journals were hand-searched, and additional search was conducted within three databases. Prevalence was calculated by counting the number of published mixed-methods studies divided by the number of published studies over 5 years. Three reviewers independently performed methodological assessment using a checklist based on guidelines by expert methodologists. RESULTS: Prevalence of mixed-methods studies was 1.89%. Concerning methodological assessment, of 175 studies, 29% did not provide an explicit label of the study design and four studies incorrectly labeled the design. In total, 31% of the studies did not justify using mixed methods, 95% did not identify the research paradigm, and 78% did not state the weight given to individual phases. The extent of data integration was 73%, but 83% of studies integrated data using narrative summaries with integration occurring at the interpretation (69.8%). Few studies used joint displays (10.9%), transformation (3.1%), and triangulation (1.6%) for data integration. DISCUSSION: Mixed-methods research is still in its infancy in nursing, and researchers encounter challenges during its conduct, analysis, and reporting. There is a need to determine researchers' attitudes and challenges toward using mixed methods and educate them about advanced mixed methods. Emphasis should be placed on use of advanced data integration methods so that the rigor and quality of mixed research can be enhanced in nursing research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | low |
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,198 | 0,449 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,034 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».