Focus and methodological adaptations of qualitative research during the COVID-19 pandemic: a scoping review and textual narrative synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Research is a vital driver of the response to health emergencies. This scoping review aimed to characterize the application of qualitative research during the COVID-19 pandemic, with two primary objectives: identifying the qualitative research methods and adaptations applied, and summarizing the research questions which the studies sought to answer. CINAHL and PsycINFO were systematically searched for qualitative studies relating to COVID-19 and published between January 2020 and November 2021. Articles were screened and included in the review using pre-defined eligibility criteria. A total of 535 articles met the inclusion criteria, mostly from North America and Europe. An observed methodological adaptation was a surge in virtually conducted research – most studies collected data through interviews, 52% of which were conducted virtually using telephone or teleconferencing technology. Similarly, 27% of the focus group discussions and 20% of the ethnographies were conducted virtually. A textual narrative synthesis of all reviewed studies identified four major groups: health-related studies, education-related studies, studies about vaccine acceptance, and studies in specific population groups, such as the elderly, ethnic minorities, and working-class women in patriarchal contexts. There was a seeming neglect of the experience of youths, and insufficient attention has been paid to the dynamics of medical distrust with regard to vaccine hesitancy. Qualitative research has been applied to extensively explore people’s perceptions and experiences of the pandemic. The progressive improvement of virtual research methods will be beneficial for future pandemic preparedness. More representation of research from under-resourced regions of the world is also needed.
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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 | 0,342 | 0,446 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,042 | 0,038 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,014 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».