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Méthodes de recherche mixtes



               Pierre Pluye MD PhD
    Professeur agrégé, Nouveau chercheur IRSC
Département de médecine familiale, Université McGill

     Université du Québec à Montréal - UQAM
        Séminaire de recherche ComSanté
          24 janvier 2012 (10:00 – 12:00)
Présentation
Pierre Pluye
• Information: Quelle est la ‘valeur’ des informations?
     o Technologies de l‘information et de la communication
     o Approche centrée sur l’utilisateur (patient-centered)
• DENT 672: ‘Applied mixed methods in health research’
     o Drs. Levine, Nicolau and Pluye
     o Cours de 3 crédits (hiver)
• FMED 600: ‘Mixed studies reviews’
     o Cours de 1 crédit (été)
• ‘Mixed Methods Appraisal Tool’
• Divergence QUAL vs. QUAN
• Centre Cochrane canadien
Présentations
1. Sujet de recherche
– 1 titre (résumé, protocole, publication)
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2. Méthode(s) de recherche
– Méthodes quantitatives?
– Méthodes qualitatives?
– Méthodes mixtes?
3. Revue(s) de littérature
– Revues quantitatives?
– Revues qualitatives?
– Revues mixtes?
Méthodes mixtes

Combinaison des méthodes qualitatives et
quantitatives

Depuis longtemps…

… Récemment conceptualisées en termes de
méthodes mixtes (premier livre de référence
‘handbook’ publié en 2003)

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Méthodes mixtes: Besoins
3 principales raisons de combiner QUAL & QUAN
• Besoin de QUAL pour interpréter des résultats QUAN
• Besoin de QUAN pour généraliser des résultats QUAL
• Besoin d’explorer (QUAL) et de mesurer (QUAN)

1 caractéristique clé
• Intégration des aspects qualitatifs et quantitatifs
  (par opposition à 2 études séparées : 1 QUAL et 1 QUAN)
Méthodes mixtes: Objectif
Combiner les forces des méthodes qualitatives et quantitatives
QUAL
• Description de phénomènes sociaux complexes
   (par ex. interventions et programmes de santé publique)
• Résultats spécifiques (contexte)
• Leçons transférables (par ex., concepts et théories)
QUAN
• Mesures, descriptions généralisables et relations causales
   (inférences statistiques)
Exemple
• QUAN: Un programme est implanté, mais on comprend mal
   les raisons pour lesquelles il est ‘bien’ implanté dans certains
   contextes, et ‘mal’ implanté dans d’autres contextes
• QUAL: Mieux comprendre l’implantation des programmes
   complexes de santé publique et ses conséquences
Mixed Methods: Complementary QUAL & QUAN

QUALITATIVE ideal-type                           QUANTITATIVE ideal-type
Exploration & interpretation                       Explanation & causality


                  QUAL                                      QUAN

(e.g., to explore a new phenomenon* and generalize QUAL findings)


                  QUAL                                      QUAN

(e.g., to better understand processes* or QUAN ‘factors-outcomes’)

Qualitative approaches/designs                 Biostatistics & Epidemiology
(words, sounds, pictures, videos)                 (measures and numbers)

*An innovative clinical intervention or public health program for instance
Méthodes mixtes
            Combinaisons les plus fréquentes
MÉTHODES QUALITATIVES                       MÉTHODES QUANTITATIVES

• Ethnographie                              Essais randomisés
  (anthropologie & sociologie)
                                               Essai contrôlé randomisé
• Étude de cas
   (sciences sociales)                      Études non-randomisées
• ‘Description qualitative’                    Étude de Cohorte
   (sciences de la santé)                      Étude de comparaison de cas
• Phénoménologie
                                               Essai non randomisé
  (philosophie & psychologie)
• Narratifs: Biographies et récits de vie   Études descriptives
  (sciences sociales)                          Enquête transversale (I ou P)
• Théorisation ancrée                          Série de cas
   (sociologie)

     QUAL ou QUAN ou MIXED: Approche participative (recherche-action)

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A partir d'une présentation de Thierry Pellacia. Ces diapos concernent la recherche en éducation médicale, mais sont extrapolable à toute démarche visant à poser une question de recherche.

Méthodes mixtes: Conceptualisation
Idéal type QUAL                                       Idéal type QUAN
Interprétation                                                 Mesure
Recherches qualitatives                   Biostatistiques/Épidémiologie



Constructivisme                    ?                    Positivisme

• Idéalisme                 Pragmatisme               • Matérialisme

• Relativisme             Réalisme critique           • Réalisme

• Subjectivité             Constructionisme           • Objectivité
                           • ‘Looping effects’
                           • ‘Spiralling’
Deux types de devis séquentiel (2 phases)

    DEVIS                     DESCRIPTION

EXPLICATIF     • Phase QUAN puis explication QUAL
QUAN QUAL      • Intégration entre ou après les 2 phases
               Par ex., évaluation QUAN (échantillon), puis
               suivi QUAL (sous-échantillon)

EXPLORATOIRE   • Proposition QUAL puis phase QUAN
QUAL QUAN      • Intégration entre ou après les 2 phases
               Par ex., développement d’outils (contenu
               QUAL puis analyse des facteurs QUAN)
Devis concomitants (1 phase)
    DEVIS                      DESCRIPTION

CONVERGENCE • Évaluation concomitante QUAL et QUAN
QUAL + QUAN   • Intégration pendant la collecte et l’analyse
              des données
              • Deux principaux types d’analyse:
              1. Triangulation: Deux aspects
                  complémentaires de la même question
              2. Matrice: Collection et analyse des
                  données QUAL et QUAN sur les mêmes cas
MIXED METHODS
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• Sequential explanatory design
• Sequential exploratory design
• Convergence design (concomitant)
Interpretation of
 QUAN           QUAL          QUAN results based
                              on QUAL findings


• QUAL data/findings assist in the interpretation of
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• Primary focus is to explain a phenomenon
   • Explaining and interpreting unexpected results
   • Exploring certain results in more detail
Sequential explanatory design

Sampling (examples)
• Same participants for QUAN and QUAL phases
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• Participants from the same sample for both
  phases QUAN and QUAL
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  two phases QUAN and QUAL
Sequential Explanatory Design: Example 2
 MM Purpose: To measure and better understand
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 and without Head & Neck Cancer (H&NC)
 Objectives
 QUAN: To estimate self reported passive smoking
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 Hypothesis: We hypothesized that H&NC patients
 will be more likely to report exposure to smoking
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• Sequential explanatory design
• Sequential exploratory design
• Convergence design (concomitant)
Transfer or generalize
   QUAL           QUAN                  QUAL findings
                                    based on QUAN results


• QUAN data/results assist in the transferability or
  generalization of QUAL findings
• Primary focus is to explore a phenomenon
   • Testing elements of emergent theory, framework, instrument
   • Transferring QUAL findings in different samples (contexts)
   • Determining the distribution of the phenomenon within a
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Sequential exploratory design: Example 1
MM purpose: To develop a method for assessing information objects derived from
electronic knowledge resources: (I) Discover broad categories of impacts; and (II)
Test an assessment method and compare two databases in a larger population.
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                                                        Data            Data
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                                                                                    Results
                                Results
 collection      Analysis                      N
                                                                                  Impact of
 Qualitative      Thematic        Themes
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 multiple        analysis of   Six types of    E   computer        Chi-square     reported by
 case study:     qualitative   cognitive                                          FM residents
 - Critical         data       impact:
                                               G   - Databases
                                                   - Search                       Comparison
 incident                      •Practice       R   tracking and                   of Clinical
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                               •Frustration
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3


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• Sequential exploratory design
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                              concomitant


                           ONE-PHASE DESIGN
                           ONE PHENOMENON
                   Interpretation based on QUAN + QUAL


Objectives
• To integrate the analysis of 2 concomitant datasets (QUAN+QUAL)
addressing the same topic by either bringing separate data analysis
together in the interpretation or by transforming data
• To “obtain different but complementary data” (Morse 1991)
Convergence design
        Two common types of data analysis

   DESIGN                         DESCRIPTION

CONVERGENCE • Concomitant assessment QUAL and QUAN
QUAL + QUAN   • Integration during data collection/analysis
              • Two types of data analysis (mixing data)
              1. Triangulation: Two complementary aspects of
              the same question
              2. Mixed methods matrix: E.g., collection/analysis
              of QUAL and QUAN data on the same cases
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OBJECTIVES
• To assess the relevance of IAM items (QUAN)
• To assess the representativeness of IAM items (QUAL)

Content validity is the degree to which elements of an
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of the targeted construct.
DESIGN
Mixed methods research study – convergence design
• A quantitative prospective observational study
• Combined with a qualitative multiple case study

PARTICIPANTS & INTERVENTION
• 40 Canadian family physicians
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DATA COLLECTION
Quantitative
• For each search: Information rated using the IAM questionnaire
Qualitative
• Participants interviewed to explain a purposeful sample of ratings
DATA ANALYSIS

QUAN
Relevance: R = Number of ratings for the item
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And total number of ratings (Reasons to search) = 4253
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R        100 31%
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Representative: Participant’s explanation fits the researchers’
definition for the item (in the context of a clinical story)

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Acquisition of information




                      Cognition




                     Application



                     Outcomes




International Journal of Person Centered Medicine, 2011, 1(2), 385-394.
Nombre Nécessaire pour Bénéficier des Informations (NNBI)
 en médecine familiale: Étude avec des méthodes mixtes
                           NNBI = 7
 Projet pilote avec des résidents en médecine familiale (R1)




            Résultats en terme de santé des patients
            • Amélioration de l’état de santé
            • Prévention des maladies ou de leur aggravation
            • Évitement d’interventions inappropriées ou inutiles
            • Diminution de l’anxiété vis-à-vis des maladies ou des soins de santé
            • Augmentation des connaissances sur la santé ou les maladies
            International Journal of Person Centered Medicine, 2011, 1(2),395-404.
Nombre Nécessaire pour Bénéficier des Informations (NNBI)
 en médecine familiale: Étude avec des méthodes mixtes

Objectifs
• A partir d’un modèle théorique, décrire l'utilisation par les
  médecins de famille de l'information clinique issue d'une ressource
  électronique, et les résultats sur la santé des patients.
Méthodes
• Devis: méthodes mixtes (convergence) combinant une étude
  quantitative observationnelle prospective, et une étude qualitative
  de cas multiples.
• Cliniques de soins de santé primaire - Canada.
• 41 médecins de famille provenant de neuf provinces.
• Accès à une ressource sur un ordinateur de poche.

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Atelier présenté au corps professoral de l'Université Laval.

Nombre Nécessaire pour Bénéficier des Informations (NNBI)
 en médecine familiale: Étude avec des méthodes mixtes
Méthodes (suite)
• Quantitative: Méthode d'évaluation des informations (questionnaire ‘pop-
  up’ après chaque recherche d’information)
• Qualitative: Entretiens guidés par les ‘log-reports’ (date, heure, titre des
  informations retrouvées, questionnaires complétés). Multiple sources de
  données : archives, log reports, interviews and observations.
• Recherches critiques (cas) définies comme les recherches décrites
  clairement où l'information clinique a été utilisée pour un patient
  spécifique.
• Pour chaque cas, les personnes interrogées ont décrit les informations
  retrouvées, la situation clinique, et les résultats en terme de santé.
• Analyse des données: Les données quantitatives et qualitatives ont été
  fusionnées sous forme de vignettes cliniques (données mixtes).
• Calcul du nombre de patients (recherches) pour lesquels l'information
  clinique doit être trouvée afin qu’un patient en bénéficie (NNBI).
QUAN



   Situational
                 Cognition   Application
   relevance
Quantitative                       +                     Qualitative
                         longitudinal study            concomitantly            multiple case study


                  Information Assessment Method                           For each search with IAM rating
                               (IAM)                                       ‘information use for a patient’:
                  For each search for information:                       • In-depth interview stimulated by
Data collection                                         integration
                  Pop-up questionnaire on search                             the corresponding log-report
                  objectives, and cognitive impact                      • Information content read and rated
                       and use of information                                     by the interviewee


                                                                             Critical incident technique
                       Descriptive statistics
                                                                                  Thematic analysis
                   Log-reports including dates of
Data analysis                                                           Identification and coding of critical
                   searches, titles of information
                                                                        searches (clear clinical situation and
                       hits, and IAM ratings
                                                                                   information use)



                                                          integration

                  • For each critical search (case): Cross-tabulation of qualitative and quantitative data
                  • Interpretation of qualitative and quantitative data for writing clinical vignettes
Mixing data
                  • Building a meta-matrix (rows representing vignettes and columns mixed data)
                  • Creation of a path diagram (visual representation of all vignettes)
Quantitative                     +                     Qualitative
                         longitudinal study            concomitantly            multiple case study


                  Information Assessment Method                           For each search with IAM rating
                               (IAM)                                       ‘information use for a patient’:
                  For each search for information:                       • In-depth interview stimulated by
Data collection                                         integration
                  Pop-up questionnaire on search                             the corresponding log-report
                  objectives, and cognitive impact                      • Information content read and rated
                       and use of information                                     by the interviewee


                                                                             Critical incident technique
                       Descriptive statistics
                                                                                  Thematic analysis
                   Log-reports including dates of
Data analysis                                                           Identification and coding of critical
                   searches, titles of information
                                                                        searches (clear clinical situation and
                       hits, and IAM ratings
                                                                                   information use)



                                                          integration

                  • For each critical search (case): Cross-tabulation of qualitative and quantitative data
Mixing            • Interpretation of qualitative and quantitative data for writing clinical vignettes
                  • Building a meta-matrix (rows representing vignettes and columns mixed data)
data              • Creation of a path diagram (visual representation of all vignettes)

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animée par Muriel Tounsi (Responsable des statistiques, Chef de Projet – Axonal – Biostatem), Nicolas Lemaire (Biostatisticien senior, Chef de Projet – Axonal – Biostatem), Béranger Lueza, PhD (Lead Consultant – Amaris HEMA) https://bit.ly/2u7MTlC

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Nombre Nécessaire pour Bénéficier des Informations (NNBI)
   en médecine familiale: Étude avec des méthodes mixtes


Résultats
• 39 médecins interviewés
  (1 sans données et 1 non disponible)
• 26 médecins (66,7%) ‘académiques’
• 23 hommes et 16 femmes en pratique active
• Agés de 28 à 70 ans (médiane 44 ans)
Nombre Nécessaire pour Bénéficier des Informations (NNBI)
    en médecine familiale: Étude avec des méthodes mixtes



Résultats: Recherches d’information
• 1193 recherches en 2008-2009 (moyenne 86 jours)
• 715 (59,9%) avec objectif directement liée à un patient:
   – répondre à une question clinique,
   – partager des informations avec un patient,
   – planifier ou gérer des soins avec d'autres professionnels.
• 365 (30,6%) avec information utilisée pour un patient
• 188 (15,8%) recherches critiques (cas) = 188 vignettes
Nombre Nécessaire pour Bénéficier des Informations (NNBI)
 en médecine familiale: Étude avec des méthodes mixtes

Résultats (suite)
188 recherches critiques (cas) décrites en vignettes cliniques.
• Dans 53 cas, les médecins interrogés ont associé l'utilisation des
  informations avec au moins un avantage pour la santé des patients.
• Par exemple, dans 28 cas, ils ont associés l'utilisation des
  informations avec l’évitement d’interventions inutiles ou
  inappropriés.
• En conséquence, les médecins interrogées ont trouvé des
  informations cliniques pour 715 patients, et rapporté des bénéfices
  de santé pour 53: Cela suggère ‘NNBI = 14’.
Nombre Nécessaire pour Bénéficier des Informations (NNBI)
  en médecine familiale: Étude avec des méthodes mixtes

Résultats
NNBI=14             ACQUISITION (n=715 searches done for a patient)
                    Information object relevant to fulfill the search objective?

                                                Yes


                                           COGNITION
                                Having positive cognitive impact?

                                                Yes


                                           APPLICATION
                                        Used for a patient?

                                                 Yes


                                           OUTCOMES
                                              (n=53)

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MIXED METHODS MATRIX
   Quantitative + qualitative data on the same cases

DIAGNOSIS EXAMPLE: CLINICAL VIGNETTE
Acquisition
• QUAN : Family physician in Quebec; Search for information on
  wrist trauma; Reasons: (1) to address a clinical question, and
  (2) to share information with a patient
• QUAL : “This is a woman in her forties. She had taken a fall
  some weeks before onto her hand, um, and initial x-rays, and
  then a follow up x-ray didn’t show any fracture. (…) She tried
  to return to work, it didn’t work out, she was still having a lot
  of difficulty. (…) I was looking up the next step in terms of
  imaging… because she’d already had two negative x-rays”
Méthodes de recherche mixtes
Cognition
• QUAN: The above information object ; ‘I learned something new’ and
   ‘My practice will be changed and improved’
• QUAL: “The new information was that MRI is the test to do when
   you’re in the situation of suspecting a fracture. (…) The usefulness of
   the MRI in diagnosing a fracture if the plain x-ray was negative, but
   you’re still suspecting it clinically.”
 Application
• QUAN: ‘I used this information for a specific patient’
• QUAL: “Choosing the appropriate diagnostic test, because there’s a
   repertoire of things that one would consider doing… bone scans, and
   CT and such, and the MRI seemed to be the definitive thing.”
Outcomes
• QUAL: Regarding patient health, MD reported this clinical information
   helped avoid unnecessary diagnostic procedure (CT scan)
MATRIX
         COLUMNS: MIXED METHODS DATA SUMMARY




ROWS:
CASES

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Nombre Nécessaire pour Bénéficier des Informations (NNBI)
   en médecine familiale: Étude avec des méthodes mixtes

Discussion
• Première étude systématique de l'utilisation des informations par
   des médecins de famille, et des résultats sur la santé des patients.
• Limites
    – Étude observationnelle
    – ‘Self-report’ (perception des résultats selon les médecins)
    – Manque de suivi (résultats au moment de l’entretien)
• Forces
    – Étude mixte (nombreux cas décrits en profondeur).
    – QUAN: Questionnaire diminuant le biais de mémoire
    – QUAL: ‘Log reports’ stimulant la mémoire des participants
    – Validité de la technique des incidents critiques (cf. revue)
Nombre Nécessaire pour Bénéficier des Informations (NNBI)
 en médecine familiale: Étude avec des méthodes mixtes

Conclusion
Proposition à tester: NNBI
• Projet pilote avec des résidents (R1): NNBI = 7
• Médecins en pratique active: NNBI = 14
Plus le NNBI est faible, mieux c’est, et un NNBI faible peut:
• encourager les cliniciens à chercher des informations plus souvent
• justifier plus de formation pour chercher des informations
• modifier la perception des patients sur les recherches d’information
Besoin de recherches expérimentales futures pour :
• mesurer le NNBI (tester notre proposition)
• comparer des ressources documentaires ($$$)
4


•   Sequential explanatory design
•   Sequential exploratory design
•   Convergence design
•   Variants of previous designs

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Variants of previous designs
  DESIGNS                        DESCRIPTION
EMBEDDED        • Variant of Convergent design
• QUAL(quan)    E.g., Triangulation: a (qual) case study (process)
• QUANT(qual)   embedded within a (QUAN) Randomized Controlled
                Trial (outcomes)
                • Variant of Sequential exploratory design
                E.g., Development of an intervention with children
                (QUAL) and assessment in schools (quan)
MULTIPHASE      • Multiple phases of a research program
                • Long-term goal, e.g., assess PUSH & PULL health
                information, and multiple mixed methods studies
                • « We are only beginning to think about how to
                classify variants » (Creswell & Plano Clark, p. 103).
RECAP TABLE : Take-home message
   DESIGN                                DESCRIPTION

EXPLANATORY      • QUAN then QUAL explanation
QUAN QUAL        • Integration between/after the 2 phases
                 E.g., QUAN assessment then QUAL follow-up
EXPLORATORY      • QUAL proposal then QUAN
QUAL QUAN        • Integration between/after the 2 phases
                 E.g., tool dvt. (QUAL content & QUAN factor analysis)

CONVERGENCE • Concomitant assessment QUAL and QUAN
QUAL + QUAN • Integration during data collection/analysis
            • Two types of data analysis (mixing)
                 1. Triangulation
                 Two complementary aspects of the same question
                 E.g., data validation, transformation, multilevel analysis
                 2. Mixed methods matrix
                 Collection/analysis of QUAL & QUAN data on same cases
Supplemental slides

If time allows…
  – Data mixing

  – GRAMMS

  – Quality appraisal

  – Divergence
Strategies for mixing QUAL & QUAN data and/or results
5 strategies      Creswell          *O’Cathain, Murphy &
                  & Plano Clark     Nicholl, 2011
                  2007 < 2010
Typology          Good definition   NA
development
Extreme case      Good definition   NA
analysis
Data              Good definition   NA
transformation    and examples

Results           Triangulation     Good examples
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Data merging      Rare (2007)       Mixed methods matrix
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                  (2010)            (“following a thread”)

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Good Reporting of A Mixed Methods Study (GRAMMS)
O'Cathain et al. J. Health Services Research & Policy, 2008, 13(2), 92-98.
•   Justification for using mixed methods
•   Description of the design
•   Description of each methods (sampling, etc.)
•   Integration of data collection/analysis and/or results
•   Limitations because of the mixing
•   Insights gained from mixing
Mixed Methods Appraisal Tool
The 2011 version (criteria and tutorial)
   http://mixedmethodsappraisaltoolpublic.pbworks.com
  Checklist for appraising and/or describing studies included in
  systematic mixed studies reviews (reviews including original
  qualitative, quantitative and mixed methods studies).

Pilot version (reliability testing)
   Pace, Pluye et al. (2011). Testing the reliability and efficiency
   of the pilot Mixed Methods Appraisal Tool (MMAT) for
   systematic mixed studies review. International Journal of
   Nursing Studies. doi:10.1016/j.ijnurstu.2011.07.002
Divergence QUAN vs. QUAL

• Divergence usually observed during data analysis or
  interpretation of results (rarely by design: dialectical)
• Differences between QUAL and QUAN data or results
  (difference, conflict, contradiction, discordance,
  discrepancy, dissonance and inconsistency)
• Strategies: Reconciliation, Initiation, Exclusion

  Pluye et al. (2009). Divergence of qualitative and
  quantitative evidence in mixed methods studies. Int. J.
  Multiple Research Approaches, 3(1): 58-72.

                                                              59
REVUES MIXTES
Définition
• Revues de littérature incluant des études
  qualitative, quantitative et mixtes, par ex.,
  processus et résultats
• Par opposition aux revues incluant uniquement
  des études QUAN (par ex., revues systématiques
  des essais contrôlés randomisés) ou uniquement
  des études QUAL (par ex., méta-ethnographies)
• Méthodes mixtes appliquées aux revues de
  littérature (données = texte des publications)

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Durant sa communication dans le cadre de l’École d’été « S’informer dans un monde de fausses informations : produire et interpréter des contenus dans le nouvel écosystème informationnel », Olivier Le Deuff (Mica, Université Bordeaux Montagne) a défini l’approche par les littératie et identifié celles nécessaires dans un écosystème informationnel numérisé. La conférence Littératies et évaluation de l’information nous fournit un panorama de ce que les SHS permettent de comprendre et constatent sur la formation des littératies chez les individus.

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Auteur : Jean-Hugues Roy Cette communication a eu lieu dans le cadre de l’École d’été « S’informer dans un monde de fausses informations : produire et interpréter des contenus dans le nouvel écosystème informationnel ». Cet événement a été organisé par ComSanté, par le LabCMO et par la Chaire de recherche du Canada sur les enjeux socioculturels du numérique en éducation. Il s’est déroulé du 26 au 28 juin 2018, à l’UQAM.

fausses informationsfake newsécole d'été
REVUES MIXTES EN SANTE
Identification
    – 2,322 références (auteurs, titre, source, résumé)
    – PubMed: stratégie « quantitative AND qualitative OR
      mixed method(s) OR multi(-)method (review, abstract) »
      (jusqu’en mars 2006)
Sélection
    – 149 articles examinés par 2 réviseurs
    – Inclusion: Revues de littérature incluant des études
      qualitative et quantitative (et-ou mixtes)
Synthèse
    – 59 articles
    – Analyse thématique
             Pluye et al. International Journal of Nursing Studies, 2009,46:529-546.
REVUES MIXTES
                     SYSTEMATIQUE*           REPRODUCTIBLE           CONVENANCE

 Question                      X                       X                    X
 (N=59)
 Identification                X                       X
 (N=40)
 Selection                     X                       X
 (N=40)
 Appraisal                     X
 (N=17)
 Synthesis                     X                       X                    X
 (N=59)
 Number (%)               17 (29%)                23 (39%)              19 (32%)

*Recherche exhaustive, réviseurs indépendants, évaluation de la qualité méthodologique:
Mixed Methods Appraisal Tool = http://mixedmethodsappraisaltoolpublic.pbworks.com
Cadre conceptuel pour les revues mixtes
Types de synthèse                                              Articles
1. Convergence: Synthèse QUAN d’études QUAL, QUAN & MM
Analyse de contenu (transformation en valeurs de variables)     Rare
Quantitative case survey (méthodologie)                         Rare
2. Convergence: Synthèse QUAL d’études QUAL, QUAN & MM
Analyse thématique (transformation en thèmes)                  Fréquent
Qualitative multiple case study (méthodologie)                  Rare
Théorisation ancrée (méthodologie conduisant à un modèle)       Rare
3. Séquentiel
• Explicatif: Analyse des études QUAN puis des études QUAL     Fréquent
• Exploratoire: Analyse des études QUAL puis des études QUAN    Rare
All types of synthesis for MSRs   Recommended   Specialized   Research
1. Convergence QUAN
Quantitative case survey               X
Content analysis                       X
Bayesian analysis                                   X
Boolean analysis                                                 X
Lexical-semantic analysis                                        X
2. Convergence QUAL
Qualitative multiple case study        X
Thematic analysis                      X
Grounded Theory                        X
Critical interpretive synthesis                     X
Realist synthesis                                   X
3. Sequential
Explanatory                            X
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Si les fausses informations ne constituent pas un phénomène nouveau, leur visibilité accrue et les impacts qu’elles ont dans le débat public à tous les niveaux de la société reposent sur des logiques de visibilité inédites encore mal comprises. La conférence « Circulation et visibilité des fausses informations dans un écosystème socionumérique » donnée par Alexandre Coutant (UQAM) illustre comment les choix techniques de développement des principales plateformes visitées sur Internet supposent des choix de mise en visibilité de contenus. Ils n’ont donc rien de neutre et peuvent être considérés comme des choix éditoriaux importants à connaître pour les internautes. Les différentes logiques réputationnelles, sociales ou algorithmiques qui les sous-tendent et les manières de les exploiter à son avantage lorsque l’on produit un contenu seront expliquées. Cette conférence explicite les mécanismes sociotechniques orchestrant la mise en visibilité des contenus sur Internet et illustre comment des groupes peuvent s’en emparer pour s’accaparer une visibilité ou donner une impression d’importance. Elle a été réalisée dans le cadre de l’École d’été « S’informer dans un monde de fausses informations : produire et interpréter des contenus dans le nouvel écosystème informationnel ». L’événement organisé par ComSanté, par le LabCMO et par la Chaire de recherche du Canada sur les enjeux socioculturels du numérique en éducation a eu lieu du 26 au 28 juin 2018, à l’UQAM.

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Le phénomène des fausses nouvelles apparaît d’autant plus difficile à aborder qu’il est employé pour qualifier des contenus disparates et que les dénominations concurrentes se multiplient. Cette conférence d’ouverture se donne deux objectifs de cadrage : 1. Elle fera le point sur les propositions académiques et professionnelles de définition des fausses nouvelles, 2. Elle précisera le contexte social au sein duquel elles se développent. Ces deux objectifs permettront d’aboutir à la proposition d’une définition plus rigoureuse du phénomène qui servira de référence commune pour aborder les sessions suivantes. La conférence "Définir les fausses informations et le contexte social de leur centralité" a ouvert les discussions de l’École d’été « S’informer dans un monde de fausses informations : produire et interpréter des contenus dans le nouvel écosystème informationnel ». Professeur au département de communication sociale et publique de l'UQAM, Alexandre Coutant a clarifié ce qui est entendu par fausses informations et nous a fait prendre conscience du contexte de crise de confiance et d’anomie qui les rend si visibles. L'école d'été a été réalisée du 26 au 28 juin 2018, à l’UQAM, et organisé par ComSanté, par le LabCMO et par la Chaire de recherche du Canada sur les enjeux socioculturels du numérique en éducation.

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Avec l’augmentation exponentielle régulière du nombre d’articles scientifiques publiés chaque jour il est devenu impossible de pouvoir se maintenir à jour sur toutes les dernières connaissances. Ce problème est d’autant plus important dans le domaine de la santé mentale ou il existe encore peu de littérature de synthèse (ex. : méta-analyse) et où les recherches sont d’une qualité très variable. Pour résoudre ces défis, Myelin développe une intelligence artificielle qui a spécifiquement comme but de soutenir le transfert de connaissances (cf. la conférence Tedx à ce sujet). Myelin s’est particulièrement spécialisée dans la combinaison de la puissance des technologies d’IA de nouvelle génération avec le modèle robuste et logique des ontologies afin d’apporter des informations rigoureuses, pertinentes et personnalisées à tous ceux qui ont des questions ou des difficultés de santé mentale. Un premier prototype en autisme a été lancé fin 2017. Consultez la vidéo de présentation ou testez le prototype sur www.myelin.solutions. Conférencier : Marc-Olivier Schüle, doctorant à l’École de psychoéducation, Université de Montréal Date : 18 janvier 2018 Lieu : Pavillon Saint-Denis (AB), local AB-8015 Horaire : 12h30 à 13h45

intelligence artificielleiaconnaissances
RESSOURCES
Ressources
•   DENT672 - FMED603: Méthodes mixtes (hiver - 3 crédits)
•   FMED600: Revues mixtes (été - 1 crédit)
•   Creswell & Plano-Clark (2010). Designing & conducting mixed methods
    research. Sage .
•   Pope, Mays & Popay (2007). Synthesizing Quantitative and Qualitative Health
    Research. Ramsay Books.
•   Pluye et al. (2009). Les méthodes mixtes pour l’évaluation des programmes.
    In Ridde V & Dagenais C (eds.), Théories et pratiques en évaluation de
    programme: Manuel d’enseignement (pp. 123-141). Presses de l’Université de
    Montréal.
•   Pluye et al. (2009). A scoring system for appraising mixed methods research,
    and concomitantly appraising qualitative, quantitative and mixed methods
    primary studies in mixed studies reviews. International Journal of Nursing
    Studies, 46(4):529-546.
•   Pluye et al. (2009). Understanding divergence of quantitative and qualitative
    data (or results) in mixed methods studies. International Journal of Multiple
    Research Approaches, 3(1):58-72.
Merci

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Méthodes de recherche mixtes

  • 1. Méthodes de recherche mixtes Pierre Pluye MD PhD Professeur agrégé, Nouveau chercheur IRSC Département de médecine familiale, Université McGill Université du Québec à Montréal - UQAM Séminaire de recherche ComSanté 24 janvier 2012 (10:00 – 12:00)
  • 2. Présentation Pierre Pluye • Information: Quelle est la ‘valeur’ des informations? o Technologies de l‘information et de la communication o Approche centrée sur l’utilisateur (patient-centered) • DENT 672: ‘Applied mixed methods in health research’ o Drs. Levine, Nicolau and Pluye o Cours de 3 crédits (hiver) • FMED 600: ‘Mixed studies reviews’ o Cours de 1 crédit (été) • ‘Mixed Methods Appraisal Tool’ • Divergence QUAL vs. QUAN • Centre Cochrane canadien
  • 3. Présentations 1. Sujet de recherche – 1 titre (résumé, protocole, publication) – 2 ou 3 mots clés 2. Méthode(s) de recherche – Méthodes quantitatives? – Méthodes qualitatives? – Méthodes mixtes? 3. Revue(s) de littérature – Revues quantitatives? – Revues qualitatives? – Revues mixtes?
  • 4. Méthodes mixtes Combinaison des méthodes qualitatives et quantitatives Depuis longtemps… … Récemment conceptualisées en termes de méthodes mixtes (premier livre de référence ‘handbook’ publié en 2003)
  • 5. Méthodes mixtes: Besoins 3 principales raisons de combiner QUAL & QUAN • Besoin de QUAL pour interpréter des résultats QUAN • Besoin de QUAN pour généraliser des résultats QUAL • Besoin d’explorer (QUAL) et de mesurer (QUAN) 1 caractéristique clé • Intégration des aspects qualitatifs et quantitatifs (par opposition à 2 études séparées : 1 QUAL et 1 QUAN)
  • 6. Méthodes mixtes: Objectif Combiner les forces des méthodes qualitatives et quantitatives QUAL • Description de phénomènes sociaux complexes (par ex. interventions et programmes de santé publique) • Résultats spécifiques (contexte) • Leçons transférables (par ex., concepts et théories) QUAN • Mesures, descriptions généralisables et relations causales (inférences statistiques) Exemple • QUAN: Un programme est implanté, mais on comprend mal les raisons pour lesquelles il est ‘bien’ implanté dans certains contextes, et ‘mal’ implanté dans d’autres contextes • QUAL: Mieux comprendre l’implantation des programmes complexes de santé publique et ses conséquences
  • 7. Mixed Methods: Complementary QUAL & QUAN QUALITATIVE ideal-type QUANTITATIVE ideal-type Exploration & interpretation Explanation & causality QUAL QUAN (e.g., to explore a new phenomenon* and generalize QUAL findings) QUAL QUAN (e.g., to better understand processes* or QUAN ‘factors-outcomes’) Qualitative approaches/designs Biostatistics & Epidemiology (words, sounds, pictures, videos) (measures and numbers) *An innovative clinical intervention or public health program for instance
  • 8. Méthodes mixtes Combinaisons les plus fréquentes MÉTHODES QUALITATIVES MÉTHODES QUANTITATIVES • Ethnographie Essais randomisés (anthropologie & sociologie) Essai contrôlé randomisé • Étude de cas (sciences sociales) Études non-randomisées • ‘Description qualitative’ Étude de Cohorte (sciences de la santé) Étude de comparaison de cas • Phénoménologie Essai non randomisé (philosophie & psychologie) • Narratifs: Biographies et récits de vie Études descriptives (sciences sociales) Enquête transversale (I ou P) • Théorisation ancrée Série de cas (sociologie) QUAL ou QUAN ou MIXED: Approche participative (recherche-action)
  • 9. Méthodes mixtes: Conceptualisation Idéal type QUAL Idéal type QUAN Interprétation Mesure Recherches qualitatives Biostatistiques/Épidémiologie Constructivisme ? Positivisme • Idéalisme Pragmatisme • Matérialisme • Relativisme Réalisme critique • Réalisme • Subjectivité Constructionisme • Objectivité • ‘Looping effects’ • ‘Spiralling’
  • 10. Deux types de devis séquentiel (2 phases) DEVIS DESCRIPTION EXPLICATIF • Phase QUAN puis explication QUAL QUAN QUAL • Intégration entre ou après les 2 phases Par ex., évaluation QUAN (échantillon), puis suivi QUAL (sous-échantillon) EXPLORATOIRE • Proposition QUAL puis phase QUAN QUAL QUAN • Intégration entre ou après les 2 phases Par ex., développement d’outils (contenu QUAL puis analyse des facteurs QUAN)
  • 11. Devis concomitants (1 phase) DEVIS DESCRIPTION CONVERGENCE • Évaluation concomitante QUAL et QUAN QUAL + QUAN • Intégration pendant la collecte et l’analyse des données • Deux principaux types d’analyse: 1. Triangulation: Deux aspects complémentaires de la même question 2. Matrice: Collection et analyse des données QUAL et QUAN sur les mêmes cas
  • 13. 1 • Sequential explanatory design • Sequential exploratory design • Convergence design (concomitant)
  • 14. Interpretation of QUAN QUAL QUAN results based on QUAL findings • QUAL data/findings assist in the interpretation of QUAN results • Primary focus is to explain a phenomenon • Explaining and interpreting unexpected results • Exploring certain results in more detail
  • 15. Sequential explanatory design Sampling (examples) • Same participants for QUAN and QUAL phases (small samples) • Participants from the same sample for both phases QUAN and QUAL • Participants from the same population for the two phases QUAN and QUAL
  • 16. Sequential Explanatory Design: Example 2 MM Purpose: To measure and better understand the role of passive smoking among subjects with and without Head & Neck Cancer (H&NC) Objectives QUAN: To estimate self reported passive smoking among H&NC patients and controls participating in a cohort study* Hypothesis: We hypothesized that H&NC patients will be more likely to report exposure to smoking compared to control subjects QUAL: To explore and understand participants’ perception of exposure to smoke *HeNCe life study: See www.mcgill.ca/dentistry/research/our-researchers/nicolau
  • 17. 2 • Sequential explanatory design • Sequential exploratory design • Convergence design (concomitant)
  • 18. Transfer or generalize QUAL QUAN QUAL findings based on QUAN results • QUAN data/results assist in the transferability or generalization of QUAL findings • Primary focus is to explore a phenomenon • Testing elements of emergent theory, framework, instrument • Transferring QUAL findings in different samples (contexts) • Determining the distribution of the phenomenon within a chosen population (or testing an instrument)
  • 19. Sequential exploratory design: Example 1 MM purpose: To develop a method for assessing information objects derived from electronic knowledge resources: (I) Discover broad categories of impacts; and (II) Test an assessment method and compare two databases in a larger population. Phase I Phase II Data Data Data Data I collection Analysis Results Results collection Analysis N Impact of Qualitative Thematic Themes T Cohort study: - Hand held Descriptive statistics & searches multiple analysis of Six types of E computer Chi-square reported by case study: qualitative cognitive FM residents - Critical data impact: G - Databases - Search Comparison incident •Practice R tracking and of Clinical technique improvement information - Interviews •Learning A theme-base questionnaire retrieval - Observation •Confirmation •Reassurance T technology vs. Clinical •Recall I decision •Frustration •No impact O support Six family 20 FM residents systems physicians N N= 2,495 searches Final integration of QUAN results & QUAL findings: Information Assessment Method
  • 20. 3 • Sequential explanatory design • Sequential exploratory design • Convergence design
  • 21. Convergence Design + QUAN QUAL concomitant ONE-PHASE DESIGN ONE PHENOMENON Interpretation based on QUAN + QUAL Objectives • To integrate the analysis of 2 concomitant datasets (QUAN+QUAL) addressing the same topic by either bringing separate data analysis together in the interpretation or by transforming data • To “obtain different but complementary data” (Morse 1991)
  • 22. Convergence design Two common types of data analysis DESIGN DESCRIPTION CONVERGENCE • Concomitant assessment QUAL and QUAN QUAL + QUAN • Integration during data collection/analysis • Two types of data analysis (mixing data) 1. Triangulation: Two complementary aspects of the same question 2. Mixed methods matrix: E.g., collection/analysis of QUAL and QUAN data on the same cases
  • 23. Convergence design: Examples 3.1. Triangulation • Data validation • Data transformation • Multi-level analysis
  • 24. 3.1.1. Convergence design with data validation
  • 25. CONTEXT The Information Assessment Method (IAM) documents: 1. Why doctors search for information 2. What are the associated cognitive impacts 3. How information is used for a specific patient 4. What are the subsequent patient health outcomes OBJECTIVES • To assess the relevance of IAM items (QUAN) • To assess the representativeness of IAM items (QUAL) Content validity is the degree to which elements of an assessment instrument are relevant to and representative of the targeted construct.
  • 26. DESIGN Mixed methods research study – convergence design • A quantitative prospective observational study • Combined with a qualitative multiple case study PARTICIPANTS & INTERVENTION • 40 Canadian family physicians • Searches in Essential Evidence Plus (7 databases) • Over an average of 320 days DATA COLLECTION Quantitative • For each search: Information rated using the IAM questionnaire Qualitative • Participants interviewed to explain a purposeful sample of ratings
  • 27. DATA ANALYSIS QUAN Relevance: R = Number of ratings for the item Number of ratings for all items (same construct) Item considered relevant when R ≥ 10% E.g., number of ratings “Address a clinical question” = 1310 And total number of ratings (Reasons to search) = 4253 1310 R 100 31% 4253 QUAL Representative: Participant’s explanation fits the researchers’ definition for the item (in the context of a clinical story) Item considered representative when the number of ‘fits’ ≥ 80%
  • 29. Validation vs. Illustration Systematic and rigorous validation studies Vs. illustration of QUAN using QUAL Illustration of QUAN using QUAL • E.g, optional open-ended question at the end of a self- administered questionnaire (free comment box) • Caveat: “Because the QUAL items are an add-on to a QUAN survey, the items do not result in a rigorous qualitative dataset” (illustrative quotes) • Constitutes a grey area of mixed methods research
  • 30. Convergence design: Examples 2. Mixed methods matrix NAPCRG annual conference 2010
  • 32. Nombre Nécessaire pour Bénéficier des Informations (NNBI) en médecine familiale: Étude avec des méthodes mixtes Pierre Pluye, Roland M Grad, Janique Johnson-Lafleur, Vera Granikov, Michael Shulha, Bernard Marlow, Ivan L Marques Ricarte Introduction • Grâce aux ressources électroniques, les médecins peuvent obtenir rapidement des réponses à leurs questions cliniques. • Études observationnelles: Effets cognitifs positifs sur les médecins. • Aucune étude systématique sur les résultats associés à l'utilisation des informations en terme de santé des patients. • En médecine familiale, environ la moitié des questions cliniques ne sont pas poursuivies par les médecins en raison de la pression du temps etc. • Question de recherche: Pour combien de patients un médecin doit trouver des informations cliniques en cherchant dans des ressources électroniques afin d’obtenir des résultats sur la santé d’un patient?
  • 33. Nombre Nécessaire pour Bénéficier des Informations (NNBI) en médecine familiale: Étude avec des méthodes mixtes Revue de littérature mixte • Revue critique de 29 études qualitatives et quantitatives sur l'utilisation des informations en médecine. • Aucune étude fondée sur un cadre conceptuel ou un modèle théorique. • Aucune étude systématique des objets d'informations. • Aucune évaluation exhaustive de leur utilisation et des résultats en terme de santé. • Données qualitatives et quantitatives rapportées séparément. • Aucune étude combinant des données quantitatives (suivi de l'utilisation des informations) avec des données qualitatives (histoires cliniques détaillées).
  • 34. Acquisition of information Cognition Application Outcomes International Journal of Person Centered Medicine, 2011, 1(2), 385-394.
  • 35. Nombre Nécessaire pour Bénéficier des Informations (NNBI) en médecine familiale: Étude avec des méthodes mixtes NNBI = 7 Projet pilote avec des résidents en médecine familiale (R1) Résultats en terme de santé des patients • Amélioration de l’état de santé • Prévention des maladies ou de leur aggravation • Évitement d’interventions inappropriées ou inutiles • Diminution de l’anxiété vis-à-vis des maladies ou des soins de santé • Augmentation des connaissances sur la santé ou les maladies International Journal of Person Centered Medicine, 2011, 1(2),395-404.
  • 36. Nombre Nécessaire pour Bénéficier des Informations (NNBI) en médecine familiale: Étude avec des méthodes mixtes Objectifs • A partir d’un modèle théorique, décrire l'utilisation par les médecins de famille de l'information clinique issue d'une ressource électronique, et les résultats sur la santé des patients. Méthodes • Devis: méthodes mixtes (convergence) combinant une étude quantitative observationnelle prospective, et une étude qualitative de cas multiples. • Cliniques de soins de santé primaire - Canada. • 41 médecins de famille provenant de neuf provinces. • Accès à une ressource sur un ordinateur de poche.
  • 37. Nombre Nécessaire pour Bénéficier des Informations (NNBI) en médecine familiale: Étude avec des méthodes mixtes Méthodes (suite) • Quantitative: Méthode d'évaluation des informations (questionnaire ‘pop- up’ après chaque recherche d’information) • Qualitative: Entretiens guidés par les ‘log-reports’ (date, heure, titre des informations retrouvées, questionnaires complétés). Multiple sources de données : archives, log reports, interviews and observations. • Recherches critiques (cas) définies comme les recherches décrites clairement où l'information clinique a été utilisée pour un patient spécifique. • Pour chaque cas, les personnes interrogées ont décrit les informations retrouvées, la situation clinique, et les résultats en terme de santé. • Analyse des données: Les données quantitatives et qualitatives ont été fusionnées sous forme de vignettes cliniques (données mixtes). • Calcul du nombre de patients (recherches) pour lesquels l'information clinique doit être trouvée afin qu’un patient en bénéficie (NNBI).
  • 38. QUAN Situational Cognition Application relevance
  • 39. Quantitative + Qualitative longitudinal study concomitantly multiple case study Information Assessment Method For each search with IAM rating (IAM) ‘information use for a patient’: For each search for information: • In-depth interview stimulated by Data collection integration Pop-up questionnaire on search the corresponding log-report objectives, and cognitive impact • Information content read and rated and use of information by the interviewee Critical incident technique Descriptive statistics Thematic analysis Log-reports including dates of Data analysis Identification and coding of critical searches, titles of information searches (clear clinical situation and hits, and IAM ratings information use) integration • For each critical search (case): Cross-tabulation of qualitative and quantitative data • Interpretation of qualitative and quantitative data for writing clinical vignettes Mixing data • Building a meta-matrix (rows representing vignettes and columns mixed data) • Creation of a path diagram (visual representation of all vignettes)
  • 40. Quantitative + Qualitative longitudinal study concomitantly multiple case study Information Assessment Method For each search with IAM rating (IAM) ‘information use for a patient’: For each search for information: • In-depth interview stimulated by Data collection integration Pop-up questionnaire on search the corresponding log-report objectives, and cognitive impact • Information content read and rated and use of information by the interviewee Critical incident technique Descriptive statistics Thematic analysis Log-reports including dates of Data analysis Identification and coding of critical searches, titles of information searches (clear clinical situation and hits, and IAM ratings information use) integration • For each critical search (case): Cross-tabulation of qualitative and quantitative data Mixing • Interpretation of qualitative and quantitative data for writing clinical vignettes • Building a meta-matrix (rows representing vignettes and columns mixed data) data • Creation of a path diagram (visual representation of all vignettes)
  • 41. Nombre Nécessaire pour Bénéficier des Informations (NNBI) en médecine familiale: Étude avec des méthodes mixtes Résultats • 39 médecins interviewés (1 sans données et 1 non disponible) • 26 médecins (66,7%) ‘académiques’ • 23 hommes et 16 femmes en pratique active • Agés de 28 à 70 ans (médiane 44 ans)
  • 42. Nombre Nécessaire pour Bénéficier des Informations (NNBI) en médecine familiale: Étude avec des méthodes mixtes Résultats: Recherches d’information • 1193 recherches en 2008-2009 (moyenne 86 jours) • 715 (59,9%) avec objectif directement liée à un patient: – répondre à une question clinique, – partager des informations avec un patient, – planifier ou gérer des soins avec d'autres professionnels. • 365 (30,6%) avec information utilisée pour un patient • 188 (15,8%) recherches critiques (cas) = 188 vignettes
  • 43. Nombre Nécessaire pour Bénéficier des Informations (NNBI) en médecine familiale: Étude avec des méthodes mixtes Résultats (suite) 188 recherches critiques (cas) décrites en vignettes cliniques. • Dans 53 cas, les médecins interrogés ont associé l'utilisation des informations avec au moins un avantage pour la santé des patients. • Par exemple, dans 28 cas, ils ont associés l'utilisation des informations avec l’évitement d’interventions inutiles ou inappropriés. • En conséquence, les médecins interrogées ont trouvé des informations cliniques pour 715 patients, et rapporté des bénéfices de santé pour 53: Cela suggère ‘NNBI = 14’.
  • 44. Nombre Nécessaire pour Bénéficier des Informations (NNBI) en médecine familiale: Étude avec des méthodes mixtes Résultats NNBI=14 ACQUISITION (n=715 searches done for a patient) Information object relevant to fulfill the search objective? Yes COGNITION Having positive cognitive impact? Yes APPLICATION Used for a patient? Yes OUTCOMES (n=53)
  • 45. MIXED METHODS MATRIX Quantitative + qualitative data on the same cases DIAGNOSIS EXAMPLE: CLINICAL VIGNETTE Acquisition • QUAN : Family physician in Quebec; Search for information on wrist trauma; Reasons: (1) to address a clinical question, and (2) to share information with a patient • QUAL : “This is a woman in her forties. She had taken a fall some weeks before onto her hand, um, and initial x-rays, and then a follow up x-ray didn’t show any fracture. (…) She tried to return to work, it didn’t work out, she was still having a lot of difficulty. (…) I was looking up the next step in terms of imaging… because she’d already had two negative x-rays”
  • 47. Cognition • QUAN: The above information object ; ‘I learned something new’ and ‘My practice will be changed and improved’ • QUAL: “The new information was that MRI is the test to do when you’re in the situation of suspecting a fracture. (…) The usefulness of the MRI in diagnosing a fracture if the plain x-ray was negative, but you’re still suspecting it clinically.” Application • QUAN: ‘I used this information for a specific patient’ • QUAL: “Choosing the appropriate diagnostic test, because there’s a repertoire of things that one would consider doing… bone scans, and CT and such, and the MRI seemed to be the definitive thing.” Outcomes • QUAL: Regarding patient health, MD reported this clinical information helped avoid unnecessary diagnostic procedure (CT scan)
  • 48. MATRIX COLUMNS: MIXED METHODS DATA SUMMARY ROWS: CASES
  • 50. Nombre Nécessaire pour Bénéficier des Informations (NNBI) en médecine familiale: Étude avec des méthodes mixtes Discussion • Première étude systématique de l'utilisation des informations par des médecins de famille, et des résultats sur la santé des patients. • Limites – Étude observationnelle – ‘Self-report’ (perception des résultats selon les médecins) – Manque de suivi (résultats au moment de l’entretien) • Forces – Étude mixte (nombreux cas décrits en profondeur). – QUAN: Questionnaire diminuant le biais de mémoire – QUAL: ‘Log reports’ stimulant la mémoire des participants – Validité de la technique des incidents critiques (cf. revue)
  • 51. Nombre Nécessaire pour Bénéficier des Informations (NNBI) en médecine familiale: Étude avec des méthodes mixtes Conclusion Proposition à tester: NNBI • Projet pilote avec des résidents (R1): NNBI = 7 • Médecins en pratique active: NNBI = 14 Plus le NNBI est faible, mieux c’est, et un NNBI faible peut: • encourager les cliniciens à chercher des informations plus souvent • justifier plus de formation pour chercher des informations • modifier la perception des patients sur les recherches d’information Besoin de recherches expérimentales futures pour : • mesurer le NNBI (tester notre proposition) • comparer des ressources documentaires ($$$)
  • 52. 4 • Sequential explanatory design • Sequential exploratory design • Convergence design • Variants of previous designs
  • 53. Variants of previous designs DESIGNS DESCRIPTION EMBEDDED • Variant of Convergent design • QUAL(quan) E.g., Triangulation: a (qual) case study (process) • QUANT(qual) embedded within a (QUAN) Randomized Controlled Trial (outcomes) • Variant of Sequential exploratory design E.g., Development of an intervention with children (QUAL) and assessment in schools (quan) MULTIPHASE • Multiple phases of a research program • Long-term goal, e.g., assess PUSH & PULL health information, and multiple mixed methods studies • « We are only beginning to think about how to classify variants » (Creswell & Plano Clark, p. 103).
  • 54. RECAP TABLE : Take-home message DESIGN DESCRIPTION EXPLANATORY • QUAN then QUAL explanation QUAN QUAL • Integration between/after the 2 phases E.g., QUAN assessment then QUAL follow-up EXPLORATORY • QUAL proposal then QUAN QUAL QUAN • Integration between/after the 2 phases E.g., tool dvt. (QUAL content & QUAN factor analysis) CONVERGENCE • Concomitant assessment QUAL and QUAN QUAL + QUAN • Integration during data collection/analysis • Two types of data analysis (mixing) 1. Triangulation Two complementary aspects of the same question E.g., data validation, transformation, multilevel analysis 2. Mixed methods matrix Collection/analysis of QUAL & QUAN data on same cases
  • 55. Supplemental slides If time allows… – Data mixing – GRAMMS – Quality appraisal – Divergence
  • 56. Strategies for mixing QUAL & QUAN data and/or results 5 strategies Creswell *O’Cathain, Murphy & & Plano Clark Nicholl, 2011 2007 < 2010 Typology Good definition NA development Extreme case Good definition NA analysis Data Good definition NA transformation and examples Results Triangulation Good examples comparison design (2 sets of findings) Data merging Rare (2007) Mixed methods matrix (joint display) Good definition Going back & forth (2010) (“following a thread”) *See dropbox 56
  • 57. Writing Mixed Methods Research Good Reporting of A Mixed Methods Study (GRAMMS) O'Cathain et al. J. Health Services Research & Policy, 2008, 13(2), 92-98. • Justification for using mixed methods • Description of the design • Description of each methods (sampling, etc.) • Integration of data collection/analysis and/or results • Limitations because of the mixing • Insights gained from mixing
  • 58. Mixed Methods Appraisal Tool The 2011 version (criteria and tutorial) http://mixedmethodsappraisaltoolpublic.pbworks.com Checklist for appraising and/or describing studies included in systematic mixed studies reviews (reviews including original qualitative, quantitative and mixed methods studies). Pilot version (reliability testing) Pace, Pluye et al. (2011). Testing the reliability and efficiency of the pilot Mixed Methods Appraisal Tool (MMAT) for systematic mixed studies review. International Journal of Nursing Studies. doi:10.1016/j.ijnurstu.2011.07.002
  • 59. Divergence QUAN vs. QUAL • Divergence usually observed during data analysis or interpretation of results (rarely by design: dialectical) • Differences between QUAL and QUAN data or results (difference, conflict, contradiction, discordance, discrepancy, dissonance and inconsistency) • Strategies: Reconciliation, Initiation, Exclusion Pluye et al. (2009). Divergence of qualitative and quantitative evidence in mixed methods studies. Int. J. Multiple Research Approaches, 3(1): 58-72. 59
  • 60. REVUES MIXTES Définition • Revues de littérature incluant des études qualitative, quantitative et mixtes, par ex., processus et résultats • Par opposition aux revues incluant uniquement des études QUAN (par ex., revues systématiques des essais contrôlés randomisés) ou uniquement des études QUAL (par ex., méta-ethnographies) • Méthodes mixtes appliquées aux revues de littérature (données = texte des publications)
  • 61. REVUES MIXTES EN SANTE Identification – 2,322 références (auteurs, titre, source, résumé) – PubMed: stratégie « quantitative AND qualitative OR mixed method(s) OR multi(-)method (review, abstract) » (jusqu’en mars 2006) Sélection – 149 articles examinés par 2 réviseurs – Inclusion: Revues de littérature incluant des études qualitative et quantitative (et-ou mixtes) Synthèse – 59 articles – Analyse thématique Pluye et al. International Journal of Nursing Studies, 2009,46:529-546.
  • 62. REVUES MIXTES SYSTEMATIQUE* REPRODUCTIBLE CONVENANCE Question X X X (N=59) Identification X X (N=40) Selection X X (N=40) Appraisal X (N=17) Synthesis X X X (N=59) Number (%) 17 (29%) 23 (39%) 19 (32%) *Recherche exhaustive, réviseurs indépendants, évaluation de la qualité méthodologique: Mixed Methods Appraisal Tool = http://mixedmethodsappraisaltoolpublic.pbworks.com
  • 63. Cadre conceptuel pour les revues mixtes Types de synthèse Articles 1. Convergence: Synthèse QUAN d’études QUAL, QUAN & MM Analyse de contenu (transformation en valeurs de variables) Rare Quantitative case survey (méthodologie) Rare 2. Convergence: Synthèse QUAL d’études QUAL, QUAN & MM Analyse thématique (transformation en thèmes) Fréquent Qualitative multiple case study (méthodologie) Rare Théorisation ancrée (méthodologie conduisant à un modèle) Rare 3. Séquentiel • Explicatif: Analyse des études QUAN puis des études QUAL Fréquent • Exploratoire: Analyse des études QUAL puis des études QUAN Rare
  • 64. All types of synthesis for MSRs Recommended Specialized Research 1. Convergence QUAN Quantitative case survey X Content analysis X Bayesian analysis X Boolean analysis X Lexical-semantic analysis X 2. Convergence QUAL Qualitative multiple case study X Thematic analysis X Grounded Theory X Critical interpretive synthesis X Realist synthesis X 3. Sequential Explanatory X Exploratory X
  • 66. Ressources • DENT672 - FMED603: Méthodes mixtes (hiver - 3 crédits) • FMED600: Revues mixtes (été - 1 crédit) • Creswell & Plano-Clark (2010). Designing & conducting mixed methods research. Sage . • Pope, Mays & Popay (2007). Synthesizing Quantitative and Qualitative Health Research. Ramsay Books. • Pluye et al. (2009). Les méthodes mixtes pour l’évaluation des programmes. In Ridde V & Dagenais C (eds.), Théories et pratiques en évaluation de programme: Manuel d’enseignement (pp. 123-141). Presses de l’Université de Montréal. • Pluye et al. (2009). A scoring system for appraising mixed methods research, and concomitantly appraising qualitative, quantitative and mixed methods primary studies in mixed studies reviews. International Journal of Nursing Studies, 46(4):529-546. • Pluye et al. (2009). Understanding divergence of quantitative and qualitative data (or results) in mixed methods studies. International Journal of Multiple Research Approaches, 3(1):58-72.