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Enregistrement W3027763075 · doi:10.1111/jep.13396

When all else fails: The (mis)use of qualitative research in the evaluation of complex interventions

2020· article· en· W3027763075 sur OpenAlexaff
Leahora Rotteau, Mathieu Albert, Onil Bhattacharyya, Whitney Berta, Fiona Webster

Notice bibliographique

RevueJournal of Evaluation in Clinical Practice · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensWestern UniversityThe Wilson CentreCARE CanadaWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionQualitative researchScale (ratio)Intervention (counseling)Sociocultural evolutionQualitative analysisHealth services researchMedical educationPsychologyMedicineManagement scienceNursingSociologyPublic healthEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONAL, AIMS, AND OBJECTIVES: Qualitative research has been promoted as an important component of the evaluation of complex interventions to support the scale up and spread of health service interventions, but is currently not being maximized in practice. We aim to identify and explore the sociocultural and structural factors that impact the uses (and misuses) of qualitative research in the evaluation of complex health services interventions. METHODS: We conducted a qualitative analysis of data collected in a multiple case study of the evaluation and scale up and spread of three health service intervention. RESULTS: Our findings demonstrate the challenges of meaningfully integrating qualitative research in evaluation programmes lead by clinicians with limited qualitative expertise and operating within an environment dominated by biomedical research, even with methodological support. CONCLUSIONS: Based on these findings we encourage ongoing engagement of qualitative researchers in evaluation programmes to begin to refine our methodological understanding, while also suggesting changes to medical education and evaluation funding models to create fertile environments for interdisciplinary collaborations.

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)0,818
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,813
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,182
Score d'incertitude au seuil0,261

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,8180,813
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0180,120
Communication savante0,0320,048
Science ouverte0,0100,027
Intégrité de la recherche0,0120,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,994
Tête enseignante GPT0,894
Écart entre enseignants0,101 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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