Navigating the Virtual Landscape: Methodological Considerations for Qualitative Research in Long-Term Care
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.
Notice bibliographique
Résumé
With the COVID-19 pandemic halting all in-person research in March 2020, many researchers adopted virtual methods to continue their work amid this global crisis. As the pandemic persisted and the safety of participants and researchers remained a priority, virtual research grew in popularity for qualitative researchers. This in turn led to methodological insights on the application and advantages of conducting qualitative research using virtual methods. Virtual methods have been found to enhance participant comfort, facilitate open discussion of sensitive topics, alleviate fatigue in participants and researchers, and result in more engaging and focused interviews. While the body of evidence supporting virtual methods of data collection for nursing and other healthcare disciplines continues to grow, its application in the long-term care (LTC) setting remains underreported. In this paper, we discuss the virtual methods that we developed and implemented to successfully conduct a virtual qualitative single case study in a Canadian LTC home during the COVID-19 pandemic. Considerations from existing literature on virtual methods are discussed in parallel with strategies we implemented to successfully conduct a virtual study in LTC. This paper contributes to the growing body of literature on methodological insights into conducting virtual qualitative research in LTC. We provide evidence-based strategies for the virtual recruitment of study sites, study participants including residents, team members and families, and virtual data collection methods. These recommendations offer insights to overcome challenges and maximize the advantages of virtual methods, to enhance the quality and rigour of virtual qualitative research conducted within LTC settings.
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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 | 0,176 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle