Culture Change in Older Adult Care Settings: A Bibliometric Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: We systematically analyzed research on the culture change movement, in the context of global efforts to transform the provision of older adult care in institutional settings. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Using Web of Science and Scopus publications relevant to person-centered care, culture change, or older adult care settings, we built bibliometric networks for keywords and terms extracted from titles and abstracts. Overlays depicted corresponding authors' countries, publication recency, funding, scientific impact, and concept use. RESULTS: The keyword network for 337 publications revealed variability in culture change settings and study indexing. Term network overlays showed geographical and chronological research variation. Corresponding authors from 14 countries contributed publications, mostly from the United States (69% of publications), Canada (9%), and Australia (5%). Social environment and person-centeredness studies, particularly in dementia care settings, were more recent than studies on physical environment, quality, organizational culture, turnover, and staffing. Scholars listed funding sources for 38% of publications; funding and scientific impact did not always overlap. Well-cited studies on standards of care and policy were funded at a lower rate than topics of lower impact. Over 60% of titles, abstracts, or keywords referred to quality and person-centeredness. DISCUSSION AND IMPLICATIONS: Originating in the 1990s in the United States, culture change quickly became an international phenomenon, drawing researchers' attention. Change research has deep roots in quality improvement and person-centered philosophy. We offered practical strategies for querying this hard to access literature. With some database-related limitations, empirical data on scientific impact can be used to allocate research funding.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,043 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 tête enseignante, 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 ».