Bridging Humanities and Medicine: A Bibliometric Journey Through Five Developmental Stages (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND The rapid advancement of medical technology and the growing strain on doctor-patient relationships have heightened global attention to medical humanities education. However, there remains a lack of systematic analysis of its developmental trajectory and emerging trends. OBJECTIVE This study aims to visually analyze the current research landscape in medical humanities education and systematically elucidate its developmental phases and emerging trends using bibliometric methods. METHODS We conducted a bibliometric analysis using CiteSpace 6.2.R4 to examine literature on medical humanities education indexed in the Web of Science core database from January 1,2000, to October 1,2024. After screening,835 papers were included for analysis of publication trends, collaboration networks, co-citation patterns, keyword co-occurrence, and clustering. RESULTS The analyzed publications received an average of 15.24 citations each. Annual publications peaked in 2023 (119 papers), while total citations peaked the same year (1711 citations). The United States contributed the most publications (40%), followed by the United Kingdom, China, and Canada. Rita Charon was the most frequently cited author (162 citations), and "Academic Medicine" was the most cited journal. High-frequency keywords included "medical education," "medical humanities," "narrative medicine," "health humanities," "medical students," and "medical ethics." The analysis identified five developmental stages: Initial Stage (pre-1967), Beginning Stage (1967-1990s), Development Stage (1990s-2009), Questioning Stage (2009-2019), and Prosperity Stage (2019-present). CONCLUSIONS This study provides a comprehensive mapping of medical humanities education development through spatiotemporal network diagrams. The findings offer valuable insights for medical educators, researchers, and administrators to understand the historical evolution, current status, and future directions in this field. Enhanced understanding can improve the quality of medical humanities education and strengthen future physicians' abilities in medical humanities practice.
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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 | 0,022 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,060 | 0,133 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».