Attending to Methodological Challenges in Qualitative Research to Foster Participation of Individuals with Chronic Critical Illness and Communication Impairments
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with chronic critical illness experience multiple complex physiological disturbances including ongoing respiratory failure, requiring prolonged mechanical ventilation, and thus communication impairments. In conducting a qualitative interpretive description study, we sought to ensure that individuals with chronic critical illness themselves were included as participants. Our commitment to recruiting these individuals to the study and ensuring their data meaningfully informed the analysis and findings required us to reconsider and challenge some of the traditional notions of high-quality qualitative research and develop appropriate practical strategies. These strategies included: (1) centering participant abilities and preferences, (2) adopting a flexible approach to conducting interviews, (3) engaging in a therapeutic relationship, and (4) valuing "thin" data. In this article, we extend existing literature describing the complexities of conducting research with individuals with communication impairments and strategies to consider in the hopes of informing future research with other populations historically excluded from study participation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,448 | 0,450 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,024 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».