Knowledge Graph Analysis for Chronic Diseases Nursing based on Visualization Technology and Literature Big Data
Notice bibliographique
Résumé
The use of knowledge graph analysis for chronic disease nursing based on visualization technology and literature big data is an unexplored area of research in this field of study. To uncover research hotspots and developmental trends in the field of chronic disease nursing, and to provide a scholarly reference, we employed mathematical and statistical methods along with CiteSpace literature visualization analysis software for quantitative analysis of extensive literature data from the Web of Science Core Collection. We examined aspects such as publication trends, journals, author collaborations, research institutions, national and regional distributions, keyword co-occurrence, clustering, time zones, emergence, literature co-citations, and more. These analyses identified the current hotspots and future directions for research. Notably, scholars' interest in chronic disease nursing exhibited a consistent upward trajectory. In particular, the field of artificial intelligence technology application in nursing yielded $3,610$ published papers in $141$ journals with more than or equal to $10$ published papers on the topic, accounting for $58.41 \%$ of the total number of published papers in this field of study. Furthermore, the top three publishers were the “Journal of Clinical Nursing,” “Journal of Advanced Nursing,” and “BMC Health Services Research.” Among authors, Hu, Frank B., Willett, Walter C., and Rimm, Eric B., ranked as the top three, and 12 authors had more than 10 publications. The most active research institutions included Harvard University, Harvard Medical School, Brigham & Women’s Hospital, University of California System, University of London, US Department of Veterans Affairs, Veterans Health Administration (VHA), Harvard T. H. Chan School of Public Health, University of Sydney, and the University of Toronto. The United States, Australia, England, China, Canada, Netherlands, Spain, Italy, Sweden, and Germany emerged as the leading countries in terms of research output, while emerging hotspots encompassed topics such as incidence, rheumatoid arthritis, qualitative research, burnout, kidney transplantation, critical illness, COVID-19, Sars-COV-2, public health, and the well-being of medical staff. These findings present valuable insights for prospective research endeavors.
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 | 0,006 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,048 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 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 ».