TENDÊNCIAS NA AVALIAÇÃO DO RACIOCÍNIO CLÍNICO: UMA ANÁLISE BIBLIOMÉTRICA ABRANGENDO 1974-2024

Abstract

Introdução: O raciocínio clínico orienta o diagnóstico e o cuidado ao paciente. A análise bibliométrica ajuda a navegar em publicações acadêmicas, oferecendo insights sobre tendências e trabalhos influentes, auxiliando decisões baseadas em evidências e melhorando os resultados dos pacientes. Este estudo tem como objetivo analisar a literatura de avaliação do raciocínio clínico, explorando a distribuição entre tipos de documentos e idiomas, fontes influentes, volume de publicações e citações, grupos temáticos de palavras-chave do autor e pesquisas inovadoras que moldam a vanguarda da investigação.

Materiais e Métodos: Foi realizada uma análise bibliométrica utilizando a base de dados Scopus em 10 de fevereiro de 2024, abrangendo dados de 1974 até a data da pesquisa. A extração de dados envolveu tipos de documentos, idiomas, fontes-chave, publicações citadas globalmente e tendências ao longo do tempo, com visualização em rede de palavras-chave do autor. A análise empregou o pacote Bibliometrix nos softwares Rstudio e VOSviewer. Relatórios aderiram às diretrizes PRIBA por Koo & Lin.

Resultados: A busca na base de dados Scopus resultou em 1827 documentos, predominantemente em inglês no formato de artigo. Fontes notáveis incluíram BMC Medical Education (Reino Unido), Academic Medicine (EUA), Advances in Health Sciences Education (Holanda) e Diagnosis (Alemanha). As tendências de 1974 a 2024 mostraram aumento de publicações e citações. Publicações recentes destacaram temas emergentes, como inteligência artificial, registros eletrônicos de saúde e chatGPT, refletindo o cenário em evolução das práticas de avaliação médica.

Conclusões: Esta análise bibliométrica destaca o cenário em evolução da avaliação do raciocínio clínico na educação médica, onde as tendências recentes adotam metodologias inovadoras como inteligência artificial, registros eletrônicos de saúde e chatGPT. Essas tendências refletem uma mudança dinâmica em direção ao uso da tecnologia para melhorar a precisão do diagnóstico e os processos de tomada de decisão.