Surveillance and patient safety in nursing research: A bibliometric analysis from 1993 to 2023
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To identify and characterize the thematic foci, structure and evolution of nursing research on surveillance and patient safety. DESIGN: Bibliometric analysis. METHODS: Bibliometric methods were employed to analyse 1145 articles, using Bibliometrix and VOSviewer software. DATA SOURCE: The Scopus bibliographic database was searched on April 7, 2023. RESULTS: A keyword co-occurrence analysis found the most frequently occurring keywords to be: patient safety, nursing, nurses, adverse events, monitoring, critical care, quality improvement, vital signs, safety, alarm fatigue, education, nursing care, surveillance, clinical alarms, failure to rescue, evidence-based practice, acute care, clinical deterioration, communication, intensive care. Network mapping, clustering and time-tracking of the keywords revealed the focal themes, structure and evolution of the research field. CONCLUSION: By assessing critical areas of the nursing research field, this study extends and enriches the current discourse on surveillance and patient safety for nursing researchers and practitioners. Critical challenges still have to be met by nurses, however, including the failure to rescue deteriorating patients. Further knowledge and understanding of surveillance and patient safety must be successfully translated from research to practice. IMPLICATIONS FOR THE PROFESSION: This study highlights the gaps in nursing knowledge with regard to surveillance and patient safety and encourages nursing professionals to turn to evidence-based surveillance practices. IMPACT: In addressing the problem of surveillance and its effect on patient safety, this study found that, in most clinical care settings, preventing failures to rescue and adverse patient outcomes still remains a challenge for the nursing profession. This study should have an impact on nursing academics' future research themes and on nursing professionals' future clinical practices. REPORTING METHOD: Relevant EQUATOR guidelines have been adhered to by employing recognized bibliometric reporting methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | low |
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 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,219 | 0,330 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».