Emergency and rapid response systems: a bibliometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The emergency rapid response system (RRS) can reduce the mortality of hospitalized patients, and its core is the activation criteria and the rapid response team (RRT). This study adopted a bibliometric method to analyze the research status of RRSs for hospitalized patients. Methods: The Science Citation Index Expanded (SCI-E) database was searched using the keywords "emergency" and "rapid response system", and the search results were analyzed using CiteSpace software. The retrieved data included the annual distribution of studies and literature citations; the source country of the literature; the distribution of institutions and authors of the literature; the cooperation between countries, institutions, and authors; the distribution of journals that published the literature, and the use of keywords in the literature. Results: A total of 1,320 research papers were found, with a total of 29,920 citations. The number of papers and their citations increased yearly. The top 5 countries in terms of number of publications were the United States, Australia, China, the United Kingdom, and Canada. The top 5 countries in terms of centrality were the United States, the United Kingdom, Argentina, the Czech Republic, and Switzerland. The research institutions were mainly located in developed countries, such as the United States and Australia. There was relatively little collaboration between researchers. The journals that published the literature mainly specialized in critical care medicine and emergency medicine. The keyword analysis revealed that most studies focused on medical emergency teams (METs) and mortality. Conclusions: There were few studies related to the emergency RRS for hospitalized patients. The majority of studies were from developed countries and mainly focused on the impact of team building and the effect of the RRS on mortality.
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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 | 0,017 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,214 | 0,249 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».