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Enregistrement W2949231210 · doi:10.3390/ijerph16122077

Global Long-Term Care Research: A Scientometric Review

2019· review· en· W2949231210 sur OpenAlexaff
Liping Fu, Zhaohui Sun, Lanping He, Feng Liu, Xiaoli Jing

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2019
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesTianjin Municipal Education CommissionTianjin UniversityChina Postdoctoral Science Foundation
Mots-clésScience Citation IndexDementiaCitationLong-term careGerontologyWeb of scienceMedicineLibrary scienceComputer scienceNursingMeta-analysisPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the early 1960s, long-term care (LTC) has attracted a broad range of attention from public health practitioners and researchers worldwide and produced a large volume of literature. We conducted a comprehensive scientometric review based on 14,019 LTC articles retrieved from the Web of Science Core Collection database from 1963 to 2018, to explore the status and trends of global LTC research. Using CiteSpace software, we conducted collaboration analysis, document co-citation analysis, and keyword co-occurrence analysis. The results showed a rapid increase in annual LTC publications, while the annual citation counts exhibited an inverted U-shaped relationship with years. The most productive LTC research institutions and authors are located primarily in North American and European countries. A simultaneous analysis of both references and keywords revealed that common LTC hot topics include dementia care, quality of care, prevalence and risk factors, mortality, and randomized controlled trial. In addition, LTC research trends have shifted from the demand side to the supply side, and from basic studies to practical applications. The new research frontiers are frailty in elderly people and dementia care. This study provides an in-depth understanding of the current state, popular themes, trends, and future directions of LTC research worldwide.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquehigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,095
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil0,148

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,095
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,1390,175
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,470
Tête enseignante GPT0,628
Écart entre enseignants0,158 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Bibliométrie

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet · Revue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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