Global research trends in nursing leadership from 1985 to 2022: a bibliometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Developing nursing leadership has become a key policy priority to achieve universal health coverage. This study aims to explore the current status, developing trends and research frontiers in the field of nursing leadership. Design/methodology/approach In total, 1,137 articles and reviews on nursing leadership from 1985 to 2022 were retrieved from the Web of Science Core Collection database. Trends of publications, journals, countries/regions, institutions, documents and keywords were visualized and analyzed using Microsoft Excel and CiteSpace software. Findings Nursing leadership research showed an overall increase in number despite slight fluctuations in annual publications. The USA was the leading country in nursing leadership research, and the University of Alberta was the most productive institution. The Journal of Nursing Management was the most widely published journal that focused on nursing leadership, followed by the Journal of Nursing Administration . Keyword analysis showed that the main research hotspots of nursing leadership are improvement, practice and impact of nursing leadership. Originality/value This article summarizes the current state and frontiers of nursing leadership for researchers, managers and policy makers, as well as follow-up, development and implementation of nursing leadership. More research is needed that focuses on the improvement, practice and impact of nursing leadership, which are cyclical, complementary and mutually reinforcing. Longitudinal and intervention studies of nursing leadership, especially on patient prognosis, are also particularly needed.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,145 | 0,406 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».