Knowledge mapping of online healthcare: An interdisciplinary visual analysis using VOSviewer and CiteSpace
Notice bibliographique
Résumé
Background: Online healthcare has been regarded as a permanent component and complementation in routine worldwide healthcare. Although there have been large-scale related studies in this field, studies are scattered across disciplines. Numerous publications are needed to systematically and comprehensively identify the status quo, development, and future hotspots in this field. Methods: Publications on online healthcare were screened from the WoS database. By using VOSviewer and CiteSpace, this study analyzed 4636 articles in this field with 60,306 associated references. First, countries/regions distributions, institutions distributions, influential journals, and productive authors were obtained. Then, co-citation analysis, co-occurrence analysis, timeline analysis, and burst detection were further conducted to sketch the panorama of online healthcare. Results: There were 147 countries/regions participated in and contributed to this field in total. Accounting for over half of the total number of publications, the USA, England, Australia, China, and Canada played significant roles in this area. Among the 24,362 authors, Guo XT was the most influential author. The International Journal of Environmental Research and Public Health was the journal with the most publications and citations. Studies in this field have shifted from basic research to applied practice research. COVID-19, mental health, healthcare, and healthcare workers were the most common keywords, indicating that studies on the impact of online healthcare on healthcare workers, online healthcare service for COVID-19, and mental health will be promising areas in the future. Conclusions: Research on online healthcare is booming, while worldwide cooperation is still regionalized. Cross-regional cooperation among institutions and scholars is needed to enhance in the future. Online healthcare services for specific health fields and specific groups are the current and developing topics in this field.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; 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 ».