Analysing Trends in the Healthcare Industry: Impact of Information Technology and Digitalisation on Healthcare Delivery
Notice bibliographique
Résumé
With the increasing integration of digital technologies in medical practice, healthcare providers, patients, and administrators are witnessing the evolution of traditional healthcare models into more dynamic, data-driven systems. Aims: To evaluate the effect of information technology digitization on the delivery of medical services, such as the advantages and disadvantages that come with the use of digital healthcare solutions. Study design: A bibliometric analysis was done between 1973 and 2025 using an extensive dataset of 2848 documents from the Scopus database. Methodology: The publication analyses, citation analyses, co-authorship network, and keyword clusters were assessed using the bibliometric software VOSviewer (v.1.6.19) and Biblioshiny (R v.4.4.2). Results: From the analysis of 1,168 sources spanning 1973 to 2025, the research focus is on health digitalization, where 2,848 documents were used. The dataset indicates an annual growth rate of 7.85%. The substantial scholarly impact is suggested through the mean document age of 6.93 years, which has 24.37 citations, on average, per document. There is a strong international research network demonstrated by an international collaboration of 21.38% and co-authorship of 6.35 authors per document. Publication trends indicate peaks in 2021 with 380 articles, followed by 2024 with 319 articles and 2022 with 293 articles. The documents that were cited the most 10 times focused on mHealth, telemedicine, and acceptance of technology, while the most cited paper was on mHealth adoption among the elders. It was published in 2017 and has 705 citations. Major contributors are the USA, China, and European countries, while the leading institutions in the co-authorship network include the University of Ottawa and Harvard Medical School. Conclusion: The analysis highlights the significant growth in health digitalization research, with strong international collaboration and impactful contributions from leading institutions. mHealth, telemedicine, and technology acceptance dominate, with notable studies on mHealth adoption among elders.
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 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,048 | 0,095 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».