The influence of complexity: a bibliometric analysis of complexity science in healthcare
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To analyse trends in the academic literature applying complexity science to healthcare, focusing specifically on bibliometric characteristics and indicators of influence. DESIGN: This study reports a bibliometric analysis via a systematic search of the academic literature applying complexity science to healthcare. METHOD: A search of four academic databases was performed on 19 April 2018. Article details were downloaded and screened against inclusion criteria (peer-reviewed journal articles applying complexity science to healthcare). Publication and content data were then collected from included articles, with analysis focusing on trends over time in the types and topics of articles, and where they are published. We also analysed the influence of this body of work through citation and network analyses. RESULTS: Articles on complexity science in healthcare were published in 268 journals, though a much smaller subset was responsible for a substantial proportion of this literature. USA contributed the largest number of articles, followed by the UK, Canada and Australia. Over time, the number of empirical and review articles increased, relative to non-empirical contributions. However, in general, non-empirical literature was more influential, with a series of introductory conceptual papers being the most influential based on both overall citations and their use as index references within a citation network. The most common topics of focus were health systems and organisations generally, and education, with recent uptake in research, policy, and change and improvement. CONCLUSIONS: This study identified changes in the types of articles on complexity science in healthcare published over time, and their content. There was evidence to suggest a shift from conceptual work to the application of concrete improvement strategies and increasingly in-depth examination of complex healthcare systems. We also identified variation in the influence of this literature at article level, and to a lesser extent by topic of focus.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,052 | 0,366 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle