Advancing qualitative health research approaches in applied nutrition research
Notice bibliographique
Résumé
Applied health research methods are evolving to meet the demands of increasingly complex health research needs. Qualitative health research, focused on individual perspectives of health, wellness, illness and recovery, has emerged as a unique discipline of this field. With distinct foci, methods and rules, qualitative health research has the potential to answer applied health research questions to inform practice, education and policy. Despite this potential, there are challenges to the application of qualitative health research methods in nutrition and dietetics research. These include limited training and mentorship availability for the rigorous application of these methods, as well as misaligned goals between the traditional social science-based qualitative approaches and emerging applied nutrition science needs. Recognising these limitations, this review aims to provide guidance to the nutrition scientist conducting applied qualitative health research. Using nutrition and dietetic examples from the literature, this review defines qualitative health research and advances the Emphasis-Purposeful sample-Phenomenon of interest-Context (EPPiC) framework as a tool for constructing structured overarching research questions and introduces four qualitative health research designs (qualitative description, interpretive description, case study and focused ethnography) relevant to applied nutrition science. This includes guidance on defining the sample, identifying strategies for data collection, analytic techniques and data reporting.
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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 | 0,052 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,012 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».