System Messages

Análisis bibliométrico de los 100 artículos más citados en Scopus sobre educación médica y COVID-19

La pandemia de COVID-19 tuvo un gran impacto en la salud mundial, asimismo afectó de gran manera a la educación médica que tuvo que trasladarse a la modalidad no presencial, lo que limitó el contacto hospitalario con pacientes, instituciones de salud y campus universitarios.

A raíz de ello, la producción científica sobre educación médica se incrementó. Esta investigación se propuso describir las características de los 100 artículos más citados en Scopus sobre educación médica y COVID-19, durante el período 2020-2021.

A través de un estudio descriptivo, retrospectivo y de tipo bibliométrico, se realizó una búsqueda en la base de datos Scopus y se identificaron los 100 artículos más citados del área de educación médica y de la COVID-19 en el período seleccionado.

Los 100 artículos incluidos fueron citados 6616 veces. Se encontró que el tipo de publicación más frecuente fue el artículo original (64 %). El país que más contribuyó fue Estados Unidos, con 37 publicaciones. Además, la Universidad de Pensilvania y la Escuela de Medicina de Harvard fueron las instituciones que contribuyeron con más publicaciones.

Se concluye que, debido a la pandemia, la investigación en la educación médica está tomando mayor atención y muestra de ello es el incremento en las métricas. Este estudio servirá para reconocer las tendencias de investigación y lagunas en el conocimiento.

Vea el artículo completo:

Dextre-Vilchez S, Febres-Ramos R, Mercado-Rey M. Análisis bibliométrico de los 100 artículos más citados en Scopus sobre educación médica y COVID-19. Revista Cubana de Información en Ciencias de la Salud [Internet]. 2023 [citado 23 Ene 2023]; 34.

Palabras clave:

Análisis bibliométrico, Scopus, COVID-19

Enviar un comentario nuevo

El contenido de este campo se mantiene privado y no se mostrará públicamente.
  • Las direcciones de las páginas web y las de correo se convierten en enlaces automáticamente.
  • Saltos automáticos de líneas y de párrafos.
CAPTCHA
Esta pregunta se hace para comprobar que es usted una persona real e impedir el envío automatizado de mensajes basura.
Image CAPTCHA
Escriba los caracteres que se muestran en la imagen.