Ten Key Steps to Writing a Protocol for a Qualitative Research Study: A Guide for Nurses and Health Professionals
Notice bibliographique
Résumé
Writing a well-structured research protocol is a critical component of any research activity. It is a demanding task that requires rigor and strenuous effort especially for the novice researchers in all disciplines. The aims of the present paper are a) to demonstrate the key steps required towriting a protocol for a qualitative research study b) to assist nurses and other health professionals in effectively developing protocols on qualitative research. For this purpose, an example qualitative research protocol was used entitled “Investigating nurses’ views on care of mentally ill patients with skin injuries”. This protocol was chosen because it provides a reasonable model of proposing a qualitative research design within the field of nursing. Results of this process led to the development of a 10 key-step guide to writing a protocol for a qualitative research study. A thorough analysis of how each step of the protocol must be undertaken and accomplished is presented and supported by the relevant literature. This paper provides an informative guide for novice researchers and/or nurse students, on how to develop successful protocols on qualitative research studies that guide research and decision making in naturalistic settings.
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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 | 0,172 | 0,211 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,023 |
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 ».