Prioritizing qualitative meta-synthesis findings in a mixed methods systematic review study: A description of the method
Notice bibliographique
Résumé
AIM(S): To describe a sequential mixed methods review method that prioritized synthesized qualitative evidence from primary studies to explain the complexities of older persons with multiple chronic conditions' unplanned readmission experiences. BACKGROUND: Segregated mixed methods review studies frequently prioritize quantitative evidence synthesis to examine the effectiveness of interventions; utilizing qualitative evidence to explain quantitative data. There is a lack of guidance about how to prioritize qualitative evidence. RESULTS: Five procedural steps were developed to prioritize qualitative evidence synthesis. In Step 1, research questions were developed. In Step 2, databases were searched, studies were mapped to their method (qualitative or quantitative) and appraised. In Step 3, meta-synthesis and applied thematic analysis were used to synthesize extracted qualitative evidence about the psychosocial processes and factors that influenced unplanned readmission. In Step 4, quantitative evidence was synthesized using vote counting to determine the factors influencing unplanned readmission. In Step 5, a matrix was used to compare, determine the agreement between the qualitative and quantitative evidence, juxtapose findings, and uphold validity. Factors were mapped to the model of psychosocial processes and analytic themes. CONCLUSION: Prioritizing qualitative evidence synthesis in a mixed methods review study prioritizes participants' experiences, perspectives, and voices to understand complex clinical problems from participants who experienced the event. Synthesizing and integrating evidence facilitates the construction of holistic new understandings about phenomenon and expands mixed methods systematic review methods. IMPLICATIONS: Prioritizing patients' perspectives is useful for developing new client-centered interventions, establishing best practices for future reviews, generating theories, and expanding research methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Théorique ou conceptuel | low |
| gpt | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | low |
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 | 0,444 | 0,508 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,005 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».