Citation Network Analysis of Nurse Staffing Research from the Past Two Decades: 2000–2022
Notice bibliographique
Résumé
Studies have indicated that higher numbers of nurses regarding staffing ensure patient safety and a better practice environment. Using citation analysis, this study visualizes the landscape of nurse staffing research over the last two decades to show the overall publication trends, major contributors, and main research topics. We extracted bibliometric information from PubMed from January 2000 to September 2022. After clustering the network, we analyzed each cluster's characteristics by keyword. A total of 2167 papers were considered for analysis, and 14 clusters were created. The analysis showed that the number of papers published per year has been increasing. Researchers from the US, the UK, Canada, Australia, and Belgium have led this field. As the main clusters in nurse staffing research during the past two decades, the following five research settings were identified: nurse outcome and patient outcome research in acute care hospitals, nurse staffing mandate evaluation research, nursing home research, and school nurse research. The first three clusters accounted for more than 80% of the total number of published papers, and this ratio has not changed in the past 20 years. To further develop nurse staffing research globally, evidence from other geographic areas, such as African and Asian countries, and from long-term care or community settings is necessary.
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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 | 0,007 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,116 | 0,211 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».