Research Hotspots and Trend Exploration on the Clinical Translational Outcome of Simulation-Based Medical Education: A 10-Year Scientific Bibliometric Analysis From 2011 to 2021
Notice bibliographique
Résumé
Background In recent decades, an increasing number of studies have focused on the clinical translational effect of simulation-based medical education (SBME). However, few scientific bibliometric studies have analyzed the research hotspots and publication trends. This study aimed to investigate research hotspots and future direction in the clinical translational outcome of SBME via bibliometrics. Method Relevant publications on the clinical translational outcomes of SBME from 2011 to 2021 were identified and retrieved from the Web of Science Core Collection (WOSCC). Software including VOSviewer (1.6.17) and CiteSpace (5.8R3) and a platform ( bibliometric.com ) were employed to conduct bibliographic and visualized analysis on the literature. Results A total of 1,178 publications were enrolled. An increasing number of publications were observed in the past decades from 48 in 2011 to 175 in 2021. The United States accounted for the largest number of publications (488, 41.4%) and citations (10,432); the University of Toronto and Northwestern University were the leading institutions. Academic Medicine was the most productive journal concerning this field. McGaghie W C and Konge L were the most influential authors in this area. The hot topic of the translational outcome of SBME was divided into 3 stages, laboratory phase, individual skill improvement, and patient outcome involving both technical skills and non-technical skills. Translational research of comprehensive impact and collateral outcomes could be obtained in the future. Conclusion From the overall trend of 10 years of research, we can see that the research is roughly divided into three phases, from laboratory stage, individual skill improvement to the patient outcomes, and comprehensive impacts such as skill retention and collateral effect as cost-effectiveness is a major trend of future research. More objective evaluation measurement should be designed to assess the diverse impact and further meta-analysis and randomized controlled trials are needed to provide more clinical evidence of SBME as translational science.
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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 | 0,020 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,143 | 0,175 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».