Advancing discussion of ethics in mixed methods health services research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To describe the ethical issues and experiences of scientists conducting mixed methods health services research and to advance empirical and conceptual discussion on ethical integrity in mixed methods health research. METHODS: The study was conducted with 64 scholars, faculty and consultants from the NIH-funded Mixed Methods Research Training Program (MMRTP) for the Health Sciences. This was a cross-sectional study. Survey results were analyzed using descriptive statistics to characterize responses and open coding to summarize strategies about eight ethical mixed methods research issues. Respondents completed an online survey to elicit experiences related to eight ethical issues (informed consent, confidentiality, data management, burden, safety, equitable recruitment, communication, and dissemination) and strategies for addressing them. RESULTS: Only about one-third of respondents thought their research ethics training helped them plan, conduct, or report mixed methods research. The most frequently occurring ethical issues were participant burden, dissemination and equitable recruitment (> 70% endorsement). Despite occurring frequently, < 50% of respondents rated each ethical issue as challenging. The most challenging ethical issues were related to managing participant burden, communication, and dissemination. Strategies reported to address ethical issues were largely not specific or unique to mixed methods with the exception of strategies to mitigate participant burden and, to a lesser degree, to facilitate equitable recruitment and promote dissemination of project results. CONCLUSIONS: Mixed methods health researchers reported encountering ethical issues often yet varying levels of difficulty and effectiveness in the strategies used to mitigate ethical issues. This study highlights some of the unique challenges faced by mixed methods researchers to plan for and appropriately respond to arising ethical issues such as managing participant burden and confidentiality across data sources and utilizing effective communication and dissemination strategies particularly when working with a multidisciplinary research team. As one of the first empirical studies to examine mixed methods research ethics, our findings highlight the need for greater attention to ethics in health services mixed methods research and training.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,244 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».