A Systematic Review of the Reporting Quality of Qualitative Research in Breast Plastic Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Background: Qualitative research incorporates patients’ voices into scientific literature. To date, there has been no formal review of qualitative research in plastic surgery. The primary objective of this study was to evaluate the reporting quality of “breast specific” plastic surgery qualitative research. Secondary objectives were to record study methodology and examine associations between reporting quality and publication/journal characteristics. Methods: MEDLINE, Embase, Psychinfo, and PubMed were searched to identify qualitative studies in breast plastic surgery. Findings were presented with descriptive analysis. Reporting quality was evaluated using the Standards for Reporting Qualitative Research (SRQR), a 21-item checklist. Results: Eighty studies were included. The median SRQR score was 17/21 (range: 6-21). The lowest reported SRQR items were qualitative approach (n = 29/80, 36%) and data collection method (n = 36/80, 45%). Nine (11%) studies described following a reporting guideline. Articles published in nursing journals had the highest average SRQR scores (18.4/21). There was no significant difference between studies published before or after the publication of SRQR ( P = .06). Eighty-six percent of studies focused on patient experiences with breast reconstruction (n = 69/80). Conclusions: The introduction of the SRQR has not led to significant improvement in the reporting of qualitative research. Rationale for methodology was frequently missing. We recommend that investigators conducting qualitative research in breast plastic surgery ensure they provide a rationale for their methodology and become familiar with the SRQR reporting guideline.
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 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 | 0,062 | 0,771 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».