Scientometric trends and knowledge maps of global health systems research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the last few decades, health systems research (HSR) has garnered much attention with a rapid increase in the related literature. This study aims to review and evaluate the global progress in HSR and assess the current quantitative trends. METHODS: Based on data from the Web of Science database, scientometric methods and knowledge visualization techniques were applied to evaluate global scientific production and develop trends of HSR from 1900 to 2012. RESULTS: HSR has increased rapidly over the past 20 years. Currently, there are 28,787 research articles published in 3,674 journals that are listed in 140 Web of Science subject categories. The research in this field has mainly focused on public, environmental and occupational health (6,178, 21.46%), health care sciences and services (5,840, 20.29%), and general and internal medicine (3,783, 13.14%). The top 10 journals had published 2,969 (10.31%) articles and received 5,229 local citations and 40,271 global citations. The top 20 authors together contributed 628 papers, which accounted for a 2.18% share in the cumulative worldwide publications. The most productive author was McKee, from the London School of Hygiene & Tropical Medicine, with 48 articles. In addition, USA and American institutions ranked the first in health system research productivity, with high citation times, followed by the UK and Canada. CONCLUSIONS: HSR is an interdisciplinary area. Organization for Economic Co-operation and Development countries showed they are the leading nations in HSR. Meanwhile, American and Canadian institutions and the World Health Organization play a dominant role in the production, collaboration, and citation of high quality articles. Moreover, health policy and analysis research, health systems and sub-systems research, healthcare and services research, health, epidemiology and economics of communicable and non-communicable diseases, primary care research, health economics and health costs, and pharmacy of hospital have been identified as the mainstream topics in HSR fields. These findings will provide evidence of the current status and trends in HSR all over the world, as well as clues to the impact of this popular topic; thus, helping scientific researchers and policy makers understand the panorama of HSR and predict the dynamic directions of research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,128 | 0,154 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».