Field Observation in Mental Health Inpatient Settings: An Integrative Review and Reporting Guideline
Notice bibliographique
Résumé
Using field observation in mental health settings is challenging and necessitates careful planning and transparent data collection and analysis. Lack of requirements for reporting observation methods increases the potential for researchers to omit important details, leading to ambiguity in interpretation, challenges in replicating the study, and misinformed conclusions. Despite the availability of reporting guidelines for qualitative methods such as interviews and focus groups, guidelines or frameworks for reporting field observation methods are lacking. There is a need to address this gap by starting with an examination of current research that employs and reports on observation methods. As a result, we conducted an integrative review to analyze and synthesize research studies that implemented qualitative observation in mental health inpatient settings. We navigated the detailed reporting of contextual information, bias, rigor, participants, observer information, observation procedures, ethical considerations, data analysis, and limitations. Informed by the strengths and limitations of the observation methods used and described in the literature, we developed a guideline for reporting field observation research methods in mental health inpatient settings. The guideline outlines the key characteristics and information to include when reporting observation procedures. The guideline has five categories covering: i) context, ii) access and ethics, iii) observer-related factors, iv) observation procedures, and v) data collection and analysis. It is designed for reporting field observation methods, but may also help researchers plan and conduct field observation.
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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 | 0,332 | 0,524 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,014 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».