Process Management in Healthcare: Bibliometric Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Process mapping (PM) is used in the healthcare sector to visualize workflows, identify inefficiencies, bottlenecks and opportunities for improvement. This research aims to analyze the profile of scientific production on process mapping in the healthcare sector. Methods: A bibliometric review was conducted using data collected in May 2025 from Scopus and Web of Science. Data was processed with the Bibliometrix package in RStudio, while Microsoft Excel was employed to enhance visualization when necessary. Results and Discussion: From 2015 to$2025,5,707$unique articles were retrieved, of which 2,793 addressed different applications of PM, reflecting the thematic diversity of healthcare. Scientific output is concentrated in the United States (31%), with the University of Toronto as the most productive institution, whereas the most impactful authors are affiliated with Chinese institutions. Trend topic analysis revealed strong associations between terms such as health, processes, and process management, underscoring the connection between digital process analysis and healthcare delivery. Thematic mapping identified a motor cluster—including process modeling, process design, and procedures-indicating the influence of emerging technologies that require updated procedures and process reconfiguration. Conclusion: The bibliometric analysis highlights gaps such as the absence of standardized guidelines and the need for clearer standards for PM application. International collaboration remains limited and dispersed, presenting opportunities for stronger global scientific interaction in the future.
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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 | 0,024 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,153 | 0,294 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».