Global Trends and Hotspots in Narrative Medicine Studies: A Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In recent decades, the overemphasis on technical aspects of precision medicine may neglect patients' personal feelings, leading to conflicts and tensions between doctors and patients. Narrative medicine is an interdisciplinary approach aimed at facilitating physician-patient communication, enhancing empathy, and improving the quality of medical care through storytelling. However, the global trends and hotspots in the field of narrative medicine remains unclear. To fill this gap, we conducted a bibliometric analysis of the global scientific publications in the field of narrative medicine, utilizing two visualization tools, CiteSpace and VOSviewer, on papers published in the Web of Science database between 2011–2021.Methods The study presented a bibliometric and visual analysis of the research status, global trends and hotspots in narrative medicine. Using the Web of Science Core Collection (WoSCC) as the data source, 736 articles published between 2011 and 2021 were retrieved and analyzed based on publications, authors, countries, institutions, journals, and keywords.Results Over the past decade, the number of publications in this field has steadily increased each year. The study found that American scholars contributed the most research papers in this field (369 papers) and that the United States is the key node in cooperation with UK, Canada, Italy and other countries. Furthermore, the most influential research team was found to be Columbia University (with 29 papers and 406 citations). The current research hotspots were classified into four clusters: narrative medicine education, consumer health information, health insurance and medical overuse. The function of education and the application of narrative medicine were identified as potential future research hotspots.Conclusion The current study suggested active cooperation among authors, institutions and countries. Among the four clusters, NM education are closely related with the other three clusters. Thus, more attention should be paid to the function of NM education.
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 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 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,204 | 0,250 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».