Global Research of Medical Technology Management: A Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To explore potential keywords, research clusters, collaborative pattern, and research trends in the field of medical technology management (MTM) through bibliometric analysis, providing insights for researchers, policy makers, and hospital administrators. METHODS: A retrieval formula was applied to the title, abstract, and keywords in the Web of Science (WoS) Core Collection, along with system-recommended terms, to identify articles on MTM. A total of 181 articles published between 1974 and 2022 were retained for quantitative analysis. The global trend of research output; total citations, average citations, and H-index; and bibliographic coupling, co-authorship, and keyword co-occurrence were analyzed using VOSviewer. RESULTS: The number of articles on MTM has been steadily increasing year by year. The focus of research has shifted from addressing basic medical needs to prioritizing emergency response and medical information security. The United States, Italy, and the United Kingdom emerged as the main contributors, with the United States leading in both volume of publications (60 articles) and academic impact (H-index = 21). Authors from the United Kingdom and the United States led the way in cross-border cooperation. The top five institutions, ranked by total link strength among cross-institutional authors, were primarily located in Canada and Spain. CONCLUSIONS: The field of MTM has experienced stable growth over the past three decades (1993-2022). The shift of research focus has prompted a heightened emphasis on protecting patient privacy and ensuring the security of medical data. Future research should emphasize interdisciplinary and professional collaboration, as well as international cooperation and open sharing of knowledge.
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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 | 0,043 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,069 | 0,482 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».