Interpretive description as a qualitative research framework in speech-language pathology: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Interpretive description is a constructivist, flexible, qualitative research approach used to generate knowledge to inform practice in applied disciplines. Despite potential value for the speech-language pathology profession, there has been limited discussion of interpretive description in our field to date. The purpose of this scoping review was to describe how interpretive description has been used in speech-language pathology research. We asked: a) How and to what extent has interpretive description been used as a methodological framework for primary research in the field of SLP and b) what features of interpretive description are most salient in the speech-language pathology studies that have used interpretive description to date? METHOD: Arksey and O'Malley's (2005) methodological framework for scoping reviews was used. In May 2023, we searched five databases for peer-reviewed, primary research publications that reported using ID, were specific to speech-language pathology, and were written in English. Two researchers independently reviewed articles for inclusion. A third researcher provided input when consensus could not be reached. RESULT: Nineteen articles met criteria. Data were extracted regarding article characteristics including use of theory, types of findings, clinical applicability, and description of disciplinary epistemology. CONCLUSION: Interpretive description is an emerging methodological framework in speech-language pathology research. Advantages and challenges of interpretive description for speech-language pathology are discussed.
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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 | 0,306 | 0,371 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,011 |
| Communication savante | 0,016 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».