Trend of Media Based Discharge Planning Implementation on the Quality of Life of Heart Failure Patients A Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Heart failure is one of the diseases with the highest mortality in the world, accounting for 17.8 million deaths annually, equivalent to one in three global deaths. One of the leading causes of the increase in heart failure cases is the lack of public awareness regarding the importance of prevention, such as healthy eating patterns, sufficient physical activity, and early detection of heart failure. This study analyses bibliometrics regarding the effectiveness of implementing media-based discharge planning. This study supports nursing roles in patient education, self-care, and reducing readmissions through media-based discharge planning. This study uses the Scopus database as a publication source. The Scopus database has become the primary study source for evaluating research related to the implementation of discharge planning using media from 2014 to 2023. Bibliometric analysis was carried out using VOSviewer 1.6.20 software to map scientific research publications on the care of heart failure patients. The results of this analysis identified 46 articles related to discharge planning in heart failure patients where the global trend shows that there is an increase but is still not very stable in the period 2014 to 2023, the country with the highest number of publications is the United States with 21 publications, followed by the United Kingdom 6 publications, Canada 5 publications, This study found that implementing media-based discharge planning can increase patient understanding in managing their condition and reduce the risk of re-hospitalisation. Effective discharge planning is crucial to improving the quality of life of heart failure patients, and it is important to utilise educational media in the patient discharge process to optimise treatment and prevent disease recurrence.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,042 | 0,073 |
| 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) | 0,002 | 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 ».