Qualitative research in physiotherapy: A systematic mapping review of 20 years literature from sub-Saharan Africa
Notice bibliographique
Résumé
STUDY AIM: To summarize the current state and quality of qualitative research conducted by physiotherapists in sub-Saharan Africa (SSA). METHODS: We systematically searched multiple databases from 2000 to December 2020 and included peer-reviewed qualitative studies conducted by physiotherapists in SSA countries. Two reviewers independently screened citations, extracted data, and assessed the quality of the included studies using the 45-items checklist by Lundgren, and colleagues. Conventional content analysis was employed to create physiotherapy subject areas from the included studies. RESULTS: We included 114 studies, a majority of 84 (74%) conducted in South Africa. Included studies were categorized into five subject areas: sports (n = 2), disability (n = 16), professional practice (n = 24), education and training (n = 36), and care provision (n = 36). We rated 74 (65%), 29 (25%), and 11 (10%) of the included research as low reporting quality, moderate- and high reporting quality, respectively. There was a significant lack of reporting on researchers' team characteristics, reflexivity, and member checking. CONCLUSION: We conclude that the reporting of published qualitative studies in SSA shows variable quality, albeit mostly low, focused mainly on care provision, education, and training. Physiotherapy-researchers are encouraged to report reflexive practice and member checking when conducting qualitative research.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,071 | 0,166 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,053 | 0,046 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».