Trends in patient safety education research for healthcare professional students over the past two decades: a bibliometric and content analysis
Notice bibliographique
Résumé
Research and practice in patient safety education have garnered widespread attention; however, a comprehensive bibliometric analysis is lacking. This study aimed to provide a comprehensive understanding of the research focus and research trends in the globalization of the field of patient safety education and to describe the general characteristics of publications. Data on articles and reviews about student safety education were extracted from Web of Science. Microsoft Excel 2019, CiteSpace 6.1.R3, VOSviewer 1.6.18, SATI 3.2, Scimago Graphica, and Pajek were used for quantitative analysis. Collaboration networks of countries, institutions, journals, authors, and keywords were visualized based on publications from January 2000 to September 2022. A total of 573 papers were published between 2000 to 2022, showing an overall increasing trend. The USA, England, and Australia are the top three most prolific countries; Johns Hopkins University, the University of Technology Sydney, and the University of Toronto are the top three most productive institutions; Nurse Education Today, Journal of Nursing Education, and BMC Medical Education are the most productive journals; Based on content analysis five research hotspots focused on: (1) Quality Improvement of Patient safety Teaching and Learning; (2) Patient safety Teaching Content; (3)Specialized Teaching in Patient Safety; (4) Integrating Patient Safety and Clinical Teaching; (5)Patient Safety Teaching Assessment Content. Through keyword clustering analysis, five research hotspots and relevant contents were identified. According to this study, simulation, communication, collaboration, and medication may attract more attention from researchers and educators, and could be the major trend for future study.
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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 | 0,016 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,175 | 0,245 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 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) | 0,002 | 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 ».