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Enregistrement W4285741455 · doi:10.1177/16094069221111118

Digital Storytelling as a Method in Health Research: A Systematic Review

2022· review· en· W4285741455 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Qualitative Methods · 2022
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDigital Storytelling and Education
Établissements canadiensUniversity of AlbertaRed River CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaTrinity Western UniversityWestern UniversityUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesMichael Smith Health Research BC
Mots-clésStorytellingDigital storytellingNarrativeContext (archaeology)Qualitative researchInclusion (mineral)Narrative inquiryPsychologyProcess (computing)Health careComputer scienceMultimediaSociologySocial psychologySocial scienceArtPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Digital storytelling aims to illuminate complex narratives of health and illness when used as a method in health research. Digital stories are three to five minute videos that integrate written and narrated stories with multiple aesthetic components. There is increasing interest in digital storytelling as a research method, yet there is limited synthesized knowledge about its use. A systematic review to advance methodological understanding was warranted. Our systematic review purpose was to identify and synthesize evidence on the use, impact, and ethical considerations of digital storytelling as a method in health research. Key databases and online sources were searched for qualitative, quantitative, and mixed methods studies using digital storytelling. Articles with pediatric or adult populations, family members, or healthcare professionals were included. The focus was on digital storytelling in health research, where it was used as a method, at any point in the research process. Two independent reviewers screened abstracts and full texts to confirm eligibility. We conducted a narrative synthesis of the extracted narrative data. The searches yielded 7285 articles. Following the removal of duplicates and screening, 46 articles met the inclusion criteria, which predominantly used qualitative methodology. An analysis of the extracted data resulted in seven descriptive themes which provided insight into the purpose, definition, process, context, impact and ethical considerations of this method. Digital storytelling is an empowering and disruptive method that captures voice through a process-oriented, flexible approach. It is particularly effective at honouring local and cultural knowledge, and evoking change. Researchers have used consistent facilitation approaches, but theoretical inconsistency, diverse positioning in analysis, and ethical complexity remain significant challenges. These findings provide methodological insight for applying digital storytelling in future research. Systematic review protocol registration: CRD42017068002.

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.

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)0,162
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,559
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1620,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,918
Tête enseignante GPT0,792
Écart entre enseignants0,126 · 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