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.
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
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 | 0,009 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,045 | 0,077 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».