From Stories to Science: Mapping Global Trends in Narrative Medicine Research (2004–2024)
Notice bibliographique
Résumé
Narrative medicine is defined as a medical approach that utilizes the power of stories, both patients' illness narratives and healthcare providers' reflective accounts, to promote healing, foster empathy, and enhance the therapeutic relationship through close attention to the language, metaphor, and meaning embedded in illness experiences. Despite its growing importance in contemporary healthcare, comprehensive bibliometric analyses of narrative medicine research trends remain limited. This study aims to systematically map global research patterns, identify key contributors, and analyze thematic evolution in narrative medicine literature over the past two decades. We conducted a comprehensive bibliometric analysis using the Citexs platform to examine narrative medicine research published from 2004 to 2024. The PubMed database was systematically searched using Boolean search terms: "narrative medicine OR medical storytelling OR clinical narrative OR patient-centered narrative OR healthcare narrative OR personalized medicine narrative". Inclusion criteria encompassed English-language articles only. Publication trends, geographic distribution, institutional productivity, author contributions, and thematic analysis were evaluated using advanced bibliometric techniques and the BioBERT biomedical language representation model for disease entity analysis. A total of 28,029 English-language articles were identified, demonstrating exponential growth with a peak output of 5,063 articles in 2024. The United States led global research productivity with 7,933 articles (28.3%), followed by the United Kingdom (4,704 articles, 16.78%) and Italy (2,743 articles, 9.79%). The University of Toronto emerged as the most productive institution (432 publications). Keyword analysis revealed "systematic review", "COVID-19", "treatment", and "artificial intelligence" as the most frequent terms, indicating the field's responsiveness to contemporary healthcare challenges and technological integration. Disease entity analysis identified "Neoplasms" (5,282 articles), "Death" (4,948 articles), "Pain" (4,345 articles), "Inflammation" (4,338 articles), and "Depressive Disorder" (3,933 articles) as the most commonly studied conditions. This bibliometric analysis demonstrates narrative medicine's transformation from a niche concept to a mainstream healthcare approach with substantial academic recognition. The exponential publication growth reflects increasing institutional support and clinical integration of narrative approaches. Geographic concentration in developed healthcare systems suggests opportunities for global expansion, particularly in culturally diverse contexts. The emergence of artificial intelligence as a research hotspot indicates the field's adaptive capacity to incorporate technological advances while maintaining humanistic principles. The predominance of cancer, death, pain, and mental health conditions underscores narrative medicine's particular relevance in addressing complex psychosocial dimensions of patient care that traditional biomedical approaches cannot fully capture. These findings emphasize narrative medicine's critical role in humanizing modern medical practice and its essential contribution to patient-centered care delivery.
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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 | 0,015 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,137 | 0,212 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».