MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3030728200 · doi:10.1177/1049732320920229

Qualitative Research and Its Importance in Adapting Interventions

2020· article· en· W3030728200 sur OpenAlexaff
Wendy Duggleby, Shelley Peacock, Jenny Ploeg, Jennifer Swindle, Lalita Kaewwilai, Heunjung Lee

Notice bibliographique

RevueQualitative Health Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of SaskatchewanUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)Psychological interventionQualitative researchDementiaAdaptation (eye)PsychologyProcess (computing)Conceptual frameworkPopulationNursingApplied psychologyMedicineComputer scienceSociologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Systematic approaches are essential when adapting interventions, so the adapted intervention is feasible, acceptable, and holds promise for positive outcomes in the new target population and/or setting. Qualitative research is critical to this process. The purpose of this article is to provide an example of how qualitative research was used to guide the adaptation a web-based intervention for family carers of persons with dementia residing in long-term care (LTC) and to discuss challenges associated with using qualitative methodologies in this regard. Four steps are outlined: (a) choosing an intervention to adapt, (b) validating the conceptual framework of the intervention, (c) revising the intervention, and (d) conducting a feasibility study. Challenges with respect to decontextualization and subjective reality are discussed, with suggestions provided on how to overcome them. The result of this process was a feasible and acceptable web-based intervention to support family carers of persons with dementia residing in LTC.

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)0,636
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,606
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,636
Score d'incertitude au seuil0,449

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6360,606
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0180,073
Communication savante0,0260,029
Science ouverte0,0070,024
Intégrité de la recherche0,0110,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,900
Tête enseignante GPT0,773
Écart entre enseignants0,126 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
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

Citations41
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueQualitative Health ResearchMême sujetGeriatric Care and Nursing HomesTravaux en français237 207