<think> 嗯，我需要分析一下这个PubMed的研究。首先看标题，是关于数字健康在护理教育中的百篇高被引文章的bibliometric分析，时间范围是2020到2024。摘要里提到他们用了bibliometric方法，从Web of Science Core Collection里找了100篇高被引的文章进行分析。 研究目的应该是了解数字健康在护理教育领域的研究趋势和高被引的文章特征。他们可能假设这些高被引的文章反映了该领域的主要研究方向和热点。方法方面，他们用了bibliometric分析，这种方法适合量化和可视化研究趋势，优点是客观，但可能缺乏内容深度的分析。 数据来源于WOS，分析工具包括Excel、SPSS和VOSviewer，这些都是常用的工具，合理。他们分析了期刊分布、作者模式、研究类型、方法和关键词趋势。结果显示，美国贡献了33%的文章，Review文章的被引量更高，研究热点从VR转向AI，尤其是ChatGPT的出现。 结果支持了他们的假设，显示出AI的兴起，但摘要中没有提到是否有其他因素影响被引量，比如文章类型或作者的影响力。研究可能存在的局限性包括时间范围较短，只分析了100篇文章，可能忽略了其他重要的变量，比如研究资金或机构的影响。 在临床和教育方面，这项研究可以帮助识别数字健康的有效教学工具，未来研究可以进一步探讨这些技术的实际效果。另外，可能还有其他因素影响研究趋势，比如技术的发展速度或政策支持。所以，未来的研究可能需要更深入地分析这些因素。 </think> ### 1. 研究目的與假設 這項研究旨在探討數位健康（digital health）在護理教育（nursing education）領域中最具影響力的研究，並分析其研究趨勢及分布。研究假設這些高被引的文章能夠反映出該領域的研究熱點和發展方向。 ### 2. 方法與設計 研究採用了bibliometric方法，從Web of Science Core Collection中篩選出2020至2024年間最具影響力的100篇護理教育與數位健康相關文章。使用Excel、SPSS和VOSviewer進行數據分析和視覺化。這種方法能夠客觀地量化研究趨勢，但缺乏對內容的深入分析。 ### 3. 數據解釋與結果 研究結果顯示，美國貢獻了約33%的文章，Review文章的平均被引量（50.96）高於原創文章（24.08）。研究焦點從虛擬實境（VR）轉向人工智慧（AI），ChatGPT成為新興趨勢。這些結果支持研究假設，顯示AI的興起。 ### 4. 局限性與偏見 研究可能的局限性包括時間範圍較短，僅分析100篇文章，可能忽略其他重要變量，如研究經費或機構影響。未考慮到的偏見可能包括期刊選擇和作者影響力。 ### 5. 臨床及未來研究意涵 研究結果可幫助識別數位健康的有效教學工具，未來研究可探討這些技術的實際效果。建議未來研究深入分析影響研究趨勢的其他因素，如技術發展和政策支持。 ### 6. 其他觀點 可能其他因素如技術進步速度或政策支持也影響研究趨勢，未來研究需考慮這些因素以提供更全面的分析。