Knowledge mapping of hospital accreditation research: a coword analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Hospital accreditation has been adopted internationally as a way and solution for healthcare quality improvement in hospitals. The purpose of this study was to review and knowledge mapping of bibliographic data about "Hospital Accreditation" and assess the current quantitative trends. DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: Scientometric methods and knowledge visualization using the coword analysis techniques conducted in three steps based on the data related to the field of hospital accreditation from 1975 to 2018 obtained from the MEDLINE database. Bibliographic data for titles, abstracts and keywords articles were saved in CSV format and MEDLINE templates by applying filters. Data extracted were exported into an Excel spreadsheet and were preprocessed. The authors applied the text mining and visualization using VOSviewer software. FINDINGS: Hospital accreditation studies have been increased rapidly over the past 30 years. 6,661 documents in the field of hospital accreditation had been published from 1975 to 2018. Hospitals or organizations active in the field of hospital accreditation were in the United States, Italy and Canada. The 10 most productive authors identified in the area of hospital accreditation with a higher influence were identified. "The United States", "accreditation", "Joint commission on accreditation" and "quality assurance, healthcare" had, respectively, the highest frequency. The cluster analysis identified and categorized them into four major clusters. Hospital accreditation field had a close relationship with the quality improvement, patient safety, risk and standards. ORIGINALITY/VALUE: Hospital accreditation had focused on the scopes of implementation of accreditation programs, adherence to JCI standards, and focus on safety and quality improvement. Future studies are recommended to be conducted on design interventions and paying attention to all dimensions of hospital accreditation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,012 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».