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Enregistrement W4382645012 · doi:10.54941/ahfe1003216

Research Hotspots and Trend Analysis of User Experience Design for Healthcare Service System

2023· article· en· W4382645012 sur OpenAlexaboutno aff
Xinyue Zhang

Notice bibliographique

RevueAHFE international · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueService and Product Innovation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceService (business)BibliometricsHealth careMultidisciplinary approachWorld Wide WebCitationStandardizationUser experience designInformation systemData scienceInformation retrievalKnowledge managementEngineeringHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

International Organization for Standardization(ISO) defines user experience as the perceptions and responses of users about the usage or anticipated use of a system, product, or service. The notion of "patient-centred" service has steadily evolved over the last several years, focusing on user experience in the healthcare service system. Current research on user experience in healthcare service systems integrates topics such as psychology, design, and engineering. It is impossible to conduct an impartial analysis of this multidisciplinary topic based on a survey of the traditional literature due to the complexity and volume of the reference material. This study utilises bibliometrics to visualise the retrieved data's knowledge structure and structure of the retrieved data and to offer a foundation for future research in the area of user experience design for healthcare service systems.The information for this research comes from the Web of Science. The search strategy was TS=((User Experience)AND(Medical Services OR Medical Products OR Medical Diagnostic Equipment)), and the search sources were the five primary citation indexes typically utilised in the WOS database: SSCI, SCI-Expanded, A&HCI, CPCI-S and CPCI-SSH. During the search process, the sources had to be modified or eliminated to prevent the loss of interdisciplinary literature. The search results were produced as "complete records and cited references" text files. Manual screening is used to screen out publications that diverge from the subject of the study, lack on-site information (e.g., time, keywords, authors, and other crucial information), include duplicate data, or are otherwise distracting. For additional quantitative analysis, a total of 2030 articles were retrieved.This work employs a mix of bibliometrics, content analysis, and information visualisation, as proposed by Pritchard in 1969: bibliometrics may assist in identifying patterns and information in vast volumes of literature via quantitative analysis of all sorts of literature. The study also used a combination of two bibliometric tools, CiteSpace and VOSviewer, to examine keyword co-occurrence analysis and literature co-citation in the cited literature and to map the associated scientific information to visualise research paths and frontier regions.The results of the study indicate that: 1. From a macro perspective, the number of documents in the search area is increasing and will remain a key research direction in the academic community; 2. From the perspective of the number of articles published, the UK, the US, China, and Canada are leading the research in this field; kings coll London, Mcmaster univ, Boston univ and other institutions are more active, but there are few high-producing institutions, and eastern Europe is the least productive region. The need for more collaboration between research institutions and between institutions and writers and the shortage of prolific authors represent the most significant research limitations. 3.The disciplines of "healthcare," "experience," "mental health," "services," "telemedicine," "patient satisfaction," "impact," and "schizophrenia" are varied and strongly interrelated. Nonetheless, this topic's fundamental study has generated many great works.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0310,040
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,194
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
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Résumé présentoui

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