(Trascritto dall’articolo).
Obiettivo: Questo studio ha l’obiettivo di sintetizzare le evidenze più recenti sulle applicazioni che coinvolgono i Big Data nella ricerca infermieristica. Metodo: è stata condotta una revisione sistematica rapida. La ricerca ha utilizzato le raccomandazioni PRISMA e ha coinvolto una revisione di evidenze pubblicate tra gennaio 2014 e maggio 2018. I database utilizzati sono stati PUBMED, CINAHL e Scopus. Gli articoli identificati dalla ricerca sono stati screenati secondo la flowchart PRISMA (Preferred reporting items for systematic reviews and meta analysis) e gli articoli eleggibili sono stati valutati qualitativamente, in accordo con le raccomandazioni del “Critical Appraisal Skills Programme”. Risultati: sono stati selezionati 12 studi e utilizzando due temi pre-determinati (valutazione della predittività versus valutazione delle applicazioni), la maggior parte dei lavori inclusi (n=8) riguardavano valutazione di modelli predittivi, mentre solamente quattro presentavano esperienze di valutazioni di soluzioni utilizzanti i Big Data per guidare o indirizzare problemi della pratica clinica. Conclusioni: questa revisione fa intravedere lo stato dell’arte dell’argomento, rivelando il suo potenziale se venisse maggiormente coinvolta l’intera comunità scientifica della professione. A oggi, le esperienze di studio riguardano esclusivamente riammissioni ospedaliere, vulnologia, e il riconoscimento dei parametri vitali.