Reflexive Thematic Analysis for Applied Qualitative Health Research
Notice bibliographique
Résumé
Thematic analysis is a widely cited method for analyzing qualitative data. As a team of graduate students, we sought to explore methods of data analysis that were grounded in qualitative philosophies and aligned with our orientation as applied health researchers. We identified reflexive thematic analysis, developed by Braun and Clarke, as an interpretive method firmly situated within a qualitative paradigm that would also have broad applicability within a range of qualitative health research designs. In this approach to analysis, the subjectivity of the researcher is recognized and viewed not as problematic but instead valued as integral to the analysis process. We therefore elected to explore reflexive thematic analysis, advance and apply our analytic skills in applied qualitative health research, and provide direction and technique for researchers interested in this method of analysis. In this paper, we describe how a multidisciplinary graduate student group of applied health researchers utilized Braun and Clarke’s approach to reflexive thematic analysis. Specifically, we explore and describe our team’s process of data analysis used to analyze focus group data from a study exploring postnatal care referral behavior by traditional birth attendants in Nigeria. This paper illustrates our experience in applying the six phases of reflexive thematic analysis as described by Braun and Clarke: (1) familiarizing oneself with the data, (2) generating codes, (3) constructing themes, (4) reviewing potential themes, (5) defining and naming themes, and (6) producing the report. We highlight our experiences through each phase, outline strategies to support analytic quality, and share practical activities to guide the use of reflexive thematic analysis within an applied health research context and when working within research teams.
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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 | 0,230 | 0,355 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,015 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,009 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».