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Enregistrement W4285808717 · doi:10.1136/ebm-2022-ebmlive.36

12 Critical appraisal tools for qualitative research – towards ‘fit for purpose’

2022· article· en· W4285808717 sur OpenAlexaff
Veronika Williams, Anne‐Marie Boylan, Newhouse Nikki, David Nunan

Notice bibliographique

RevueAbstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensNipissing University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCritical appraisalQualitative researchCredibilityChecklistManagement scienceScrutinyObservational studyResearch designGrounded theoryPsychological interventionHealth careRigourPsychologyEngineering ethicsMedicineNursingSociologyEpistemologyAlternative medicineEngineeringPolitical scienceCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3></h3> Qualitative research has an important place within evidence-based health care (EBHC), contributing to policy on patient safety and quality of care, supporting understanding of the impact of chronic illness, and explaining contextual factors surrounding the implementation of interventions. However, the question of whether, when and how to critically appraise qualitative research persists. Whilst there is consensus that we cannot - and should not – simplistically adopt existing approaches for appraising quantitative methods, it is nonetheless crucial that we develop a better understanding of how to subject qualitative evidence to robust and systematic scrutiny in order to assess its trustworthiness and credibility. Currently, most appraisal methods and tools for qualitative health research use one of two approaches: checklists or frameworks. We have previously outlined the specific issues with these approaches (Williams et al 2019). A fundamental challenge still to be addressed, however, is the lack of differentiation between different methodological approaches when appraising qualitative health research. We do this routinely when appraising quantitative research: we have specific checklists and tools to appraise randomised controlled trials, diagnostic studies, observational studies and so on. Current checklists for qualitative research typically treat the entire paradigm as a single design (illustrated by titles of tools such as ‘CASP Qualitative Checklist’, ‘JBI checklist for qualitative research’) and frameworks tend to require substantial understanding of a given methodological approach without providing guidance on how they should be applied. Given the fundamental differences in the aims and outcomes of different methodologies, such as ethnography, grounded theory, and phenomenological approaches, as well as specific aspects of the research process, such as sampling, data collection and analysis, we cannot treat qualitative research as a single approach. Rather, we must strive to recognise core commonalities relating to rigour, but considering key methodological differences. We have argued for a reconsideration of current approaches to the systematic appraisal of qualitative health research (Williams et al 2021), and propose the development of a tool or tools that allow differentiated evaluations of multiple methodological approaches rather than continuing to treat qualitative health research as a single, unified method. Here we propose a workshop for researchers interested in the appraisal of qualitative health research and invite them to develop an initial consensus regarding core aspects of a new appraisal tool that differentiates between the different qualitative research methodologies and thus provides a ‘fit for purpose’ tool, for both, educators and clinicians.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,496
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,741
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,504
Score d'incertitude au seuil0,622

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4960,741
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,009
Bibliométrie0,0190,018
Études des sciences et des technologies0,0060,018
Communication savante0,0210,016
Science ouverte0,0090,018
Intégrité de la recherche0,0090,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,016

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 Opus0,949
Tête enseignante GPT0,835
Écart entre enseignants0,114 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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