Méthodes de recherche mixtes

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Présentation du Dr Pierre Pluye dans le cadre du deuxième séminaire de recherche de ComSanté ayant eu lieu le 24 janvier 2012 et portant sur : «Les méthodes mixtes de recherche».

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Méthodes de recherche mixtes

  1. 1. Méthodes de recherche mixtes Pierre Pluye MD PhD Professeur agrégé, Nouveau chercheur IRSCDépartement de médecine familiale, Université McGill Université du Québec à Montréal - UQAM Séminaire de recherche ComSanté 24 janvier 2012 (10:00 – 12:00)
  2. 2. PrésentationPierre 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. 3. Présentations1. Sujet de recherche– 1 titre (résumé, protocole, publication)– 2 ou 3 mots clés2. Méthode(s) de recherche– Méthodes quantitatives?– Méthodes qualitatives?– Méthodes mixtes?3. Revue(s) de littérature– Revues quantitatives?– Revues qualitatives?– Revues mixtes?
  4. 4. Méthodes mixtesCombinaison des méthodes qualitatives etquantitativesDepuis longtemps…… Récemment conceptualisées en termes deméthodes mixtes (premier livre de référence‘handbook’ publié en 2003)
  5. 5. Méthodes mixtes: Besoins3 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. 6. Méthodes mixtes: ObjectifCombiner les forces des méthodes qualitatives et quantitativesQUAL• 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. 7. Mixed Methods: Complementary QUAL & QUANQUALITATIVE ideal-type QUANTITATIVE ideal-typeExploration & 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. 8. Méthodes mixtes Combinaisons les plus fréquentesMÉTHODES 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. 9. Méthodes mixtes: ConceptualisationIdéal type QUAL Idéal type QUANInterprétation MesureRecherches qualitatives Biostatistiques/ÉpidémiologieConstructivisme ? Positivisme• Idéalisme Pragmatisme • Matérialisme• Relativisme Réalisme critique • Réalisme• Subjectivité Constructionisme • Objectivité • ‘Looping effects’ • ‘Spiralling’
  10. 10. Deux types de devis séquentiel (2 phases) DEVIS DESCRIPTIONEXPLICATIF • Phase QUAN puis explication QUALQUAN QUAL • Intégration entre ou après les 2 phases Par ex., évaluation QUAN (échantillon), puis suivi QUAL (sous-échantillon)EXPLORATOIRE • Proposition QUAL puis phase QUANQUAL QUAN • Intégration entre ou après les 2 phases Par ex., développement d’outils (contenu QUAL puis analyse des facteurs QUAN)
  11. 11. Devis concomitants (1 phase) DEVIS DESCRIPTIONCONVERGENCE • Évaluation concomitante QUAL et QUANQUAL + 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
  12. 12. MIXED METHODSRESEARCH DESIGNS EXAMPLES
  13. 13. 1• Sequential explanatory design• Sequential exploratory design• Convergence design (concomitant)
  14. 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. 15. Sequential explanatory designSampling (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. 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. 17. 2• Sequential explanatory design• Sequential exploratory design• Convergence design (concomitant)
  18. 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. 19. Sequential exploratory design: Example 1MM purpose: To develop a method for assessing information objects derived fromelectronic 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 searchesFinal integration of QUAN results & QUAL findings: Information Assessment Method
  20. 20. 3• Sequential explanatory design• Sequential exploratory design• Convergence design
  21. 21. Convergence Design + QUAN QUAL concomitant ONE-PHASE DESIGN ONE PHENOMENON Interpretation based on QUAN + QUALObjectives• To integrate the analysis of 2 concomitant datasets (QUAN+QUAL)addressing the same topic by either bringing separate data analysistogether in the interpretation or by transforming data• To “obtain different but complementary data” (Morse 1991)
  22. 22. Convergence design Two common types of data analysis DESIGN DESCRIPTIONCONVERGENCE • Concomitant assessment QUAL and QUANQUAL + 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. 23. Convergence design: Examples 3.1. Triangulation • Data validation • Data transformation • Multi-level analysis
  24. 24. 3.1.1. Convergence design with data validation
  25. 25. CONTEXTThe Information Assessment Method (IAM) documents:1. Why doctors search for information2. What are the associated cognitive impacts3. How information is used for a specific patient4. What are the subsequent patient health outcomesOBJECTIVES• 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 anassessment instrument are relevant to and representativeof the targeted construct.
  26. 26. DESIGNMixed methods research study – convergence design• A quantitative prospective observational study• Combined with a qualitative multiple case studyPARTICIPANTS & INTERVENTION• 40 Canadian family physicians• Searches in Essential Evidence Plus (7 databases)• Over an average of 320 daysDATA COLLECTIONQuantitative• For each search: Information rated using the IAM questionnaireQualitative• Participants interviewed to explain a purposeful sample of ratings
  27. 27. DATA ANALYSISQUANRelevance: 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” = 1310And total number of ratings (Reasons to search) = 4253 1310R 100 31% 4253QUALRepresentative: 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%
  28. 28. Validation vs. Illustration Systematic and rigorous validation studies Vs. illustration of QUAN using QUALIllustration 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
  29. 29. Convergence design: Examples 2. Mixed methods matrix NAPCRG annual conference 2010
  30. 30. http://itpcrg.pbworks.com
  31. 31. 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 RicarteIntroduction• 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 lutilisation 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?
  32. 32. Nombre Nécessaire pour Bénéficier des Informations (NNBI) en médecine familiale: Étude avec des méthodes mixtesRevue de littérature mixte• Revue critique de 29 études qualitatives et quantitatives sur lutilisation des informations en médecine.• Aucune étude fondée sur un cadre conceptuel ou un modèle théorique.• Aucune étude systématique des objets dinformations.• 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 lutilisation des informations) avec des données qualitatives (histoires cliniques détaillées).
  33. 33. Acquisition of information Cognition Application OutcomesInternational Journal of Person Centered Medicine, 2011, 1(2), 385-394.
  34. 34. 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.
  35. 35. Nombre Nécessaire pour Bénéficier des Informations (NNBI) en médecine familiale: Étude avec des méthodes mixtesObjectifs• A partir d’un modèle théorique, décrire lutilisation par les médecins de famille de linformation clinique issue dune 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.
  36. 36. Nombre Nécessaire pour Bénéficier des Informations (NNBI) en médecine familiale: Étude avec des méthodes mixtesMéthodes (suite)• Quantitative: Méthode dévaluation 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 linformation 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 linformation clinique doit être trouvée afin qu’un patient en bénéficie (NNBI).
  37. 37. QUAN Situational Cognition Application relevance
  38. 38. 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 byData 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 ofData 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 vignettesMixing data • Building a meta-matrix (rows representing vignettes and columns mixed data) • Creation of a path diagram (visual representation of all vignettes)
  39. 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 byData 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 ofData 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 dataMixing • 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)
  40. 40. Nombre Nécessaire pour Bénéficier des Informations (NNBI) en médecine familiale: Étude avec des méthodes mixtesRésultats• 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)
  41. 41. Nombre Nécessaire pour Bénéficier des Informations (NNBI) en médecine familiale: Étude avec des méthodes mixtesRésultats: 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 dautres professionnels.• 365 (30,6%) avec information utilisée pour un patient• 188 (15,8%) recherches critiques (cas) = 188 vignettes
  42. 42. Nombre Nécessaire pour Bénéficier des Informations (NNBI) en médecine familiale: Étude avec des méthodes mixtesRésultats (suite)188 recherches critiques (cas) décrites en vignettes cliniques.• Dans 53 cas, les médecins interrogés ont associé lutilisation des informations avec au moins un avantage pour la santé des patients.• Par exemple, dans 28 cas, ils ont associés lutilisation 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’.
  43. 43. Nombre Nécessaire pour Bénéficier des Informations (NNBI) en médecine familiale: Étude avec des méthodes mixtesRésultatsNNBI=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)
  44. 44. MIXED METHODS MATRIX Quantitative + qualitative data on the same casesDIAGNOSIS EXAMPLE: CLINICAL VIGNETTEAcquisition• 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”
  45. 45. 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)
  46. 46. MATRIX COLUMNS: MIXED METHODS DATA SUMMARYROWS:CASES
  47. 47. http://iamclinicalvignettes.mcgill.ca
  48. 48. Nombre Nécessaire pour Bénéficier des Informations (NNBI) en médecine familiale: Étude avec des méthodes mixtesDiscussion• Première étude systématique de lutilisation 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)
  49. 49. Nombre Nécessaire pour Bénéficier des Informations (NNBI) en médecine familiale: Étude avec des méthodes mixtesConclusionProposition à tester: NNBI• Projet pilote avec des résidents (R1): NNBI = 7• Médecins en pratique active: NNBI = 14Plus 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’informationBesoin de recherches expérimentales futures pour :• mesurer le NNBI (tester notre proposition)• comparer des ressources documentaires ($$$)
  50. 50. 4• Sequential explanatory design• Sequential exploratory design• Convergence design• Variants of previous designs
  51. 51. Variants of previous designs DESIGNS DESCRIPTIONEMBEDDED • 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).
  52. 52. RECAP TABLE : Take-home message DESIGN DESCRIPTIONEXPLANATORY • QUAN then QUAL explanationQUAN QUAL • Integration between/after the 2 phases E.g., QUAN assessment then QUAL follow-upEXPLORATORY • QUAL proposal then QUANQUAL QUAN • Integration between/after the 2 phases E.g., tool dvt. (QUAL content & QUAN factor analysis)CONVERGENCE • Concomitant assessment QUAL and QUANQUAL + 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
  53. 53. Supplemental slidesIf time allows… – Data mixing – GRAMMS – Quality appraisal – Divergence
  54. 54. Strategies for mixing QUAL & QUAN data and/or results5 strategies Creswell *O’Cathain, Murphy & & Plano Clark Nicholl, 2011 2007 < 2010Typology Good definition NAdevelopmentExtreme case Good definition NAanalysisData Good definition NAtransformation and examplesResults Triangulation Good examplescomparison 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
  55. 55. Writing Mixed Methods ResearchGood Reporting of A Mixed Methods Study (GRAMMS)OCathain 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
  56. 56. Mixed Methods Appraisal ToolThe 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
  57. 57. 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
  58. 58. REVUES MIXTESDéfinition• 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)
  59. 59. REVUES MIXTES EN SANTEIdentification – 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.
  60. 60. 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
  61. 61. Cadre conceptuel pour les revues mixtesTypes de synthèse Articles1. Convergence: Synthèse QUAN d’études QUAL, QUAN & MMAnalyse de contenu (transformation en valeurs de variables) RareQuantitative case survey (méthodologie) Rare2. Convergence: Synthèse QUAL d’études QUAL, QUAN & MMAnalyse thématique (transformation en thèmes) FréquentQualitative multiple case study (méthodologie) RareThéorisation ancrée (méthodologie conduisant à un modèle) Rare3. Séquentiel• Explicatif: Analyse des études QUAN puis des études QUAL Fréquent• Exploratoire: Analyse des études QUAL puis des études QUAN Rare
  62. 62. All types of synthesis for MSRs Recommended Specialized Research1. Convergence QUANQuantitative case survey XContent analysis XBayesian analysis XBoolean analysis XLexical-semantic analysis X2. Convergence QUALQualitative multiple case study XThematic analysis XGrounded Theory XCritical interpretive synthesis XRealist synthesis X3. SequentialExplanatory XExploratory X
  63. 63. RESSOURCES
  64. 64. 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.
  65. 65. MerciQUESTIONS - COMMENTAIRES 67

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