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Enregistrement W4253891048 · doi:10.1177/104345420001700402

Part I: An Introduction to Conducting Qualitative Research in Children With Cancer

2000· review· en· W4253891048 sur OpenAlexaff
Roberta L. Woodgate

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Oncology Nursing · 2000
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQualitative researchGrounded theoryNarrativeChildhood cancerPsychologyPediatric cancerMedicineCancerSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past decade, pediatric nurse researchers have acknowledged the need to study children's cancer illness experiences within the qualitative research framework. Support for more qualitative research is based on the belief that it will afford researchers the opportunity to get closer to understanding children's perspectives of their cancer experience. A priori theories or generalizations by the researcher are not imposed; therefore, information emerging from the research is believed to be more a reflection of the perspectives of child participants and not adult researchers. Although pediatric oncology nurses may be interested in using more qualitative methods in their research, deciding on the appropriate qualitative research design may not always be so evident, considering that the adoption of qualitative inquiry in the study of childhood cancer is in its infancy. Accordingly, the purpose of this article is to increase the reader's understanding of the use of the qualitative research paradigm in the study of children's experiences with cancer. An overview of four qualitative research designs that pediatric oncology nurse researchers may adopt is presented. Specifically, the qualitative designs of grounded theory, ethnography, phenomenology, and biography or illness narratives are examined. To facilitate discussion, each of the four designs are applied to the study of symptom experiences in children with cancer.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,305
Tête enseignante GPT0,580
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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