Analysis of research status quo,research hotspots and research frontier of mobile health and its inspiration to nursing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective:To probe into the research status quo,research hotspots and research frontier of mobile health,so as to provide a theoretical basis for Chinese nurses carrying out mobile health related research and practice.Methods:Bibliometrics,coword analysis,cluster analysis,citation analysis were used,the mobile health related literatures in PubMed database,Science of Citation Index database were analyzed by using BICOMB and SPSS18.0 software.Results:In recent years,amount of documents in mobile health field showed a rapid growth trend.More than 70% of the total literatures were published in three countries including the United States,Canada and the United Kingdom.Mobile health research hotspots included research and development of mobile health equipment and systems.Mobile health was used for carrying out health education,health promotion,chronic disease management,cancer care,and mobile health measures were used to provide community health services.The research frontier included research on mobile health engineering technology,guidelines or specifications published by authoritative organizations in the field of mobile health,acceptance degree and preferences of users for mobile health,quality assessment of mobile health APP,effect evaluation of mobile health,thinking and review of mobile health.Conclusions:Mobile health was in the stage of vigorous development.Nursing staff in China should carry out mobile health research and practice according to international research hotspots,research frontier and clinical needs,and improve research level and research scope,so as to improve nursing quality.
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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 | 0,075 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,055 | 0,060 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,018 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».