Bibliometric analysis on clinical research of lung transplantation from PubMed database
Notice bibliographique
Résumé
Objective To analyze the status quo of clinical lung transplantation worldwide by an overview of related literatures from PubMed.Methods Papers were retrieved in PubMed database and were analyzed by using bibliometric tools such as Thomson Data Analyzer (TDA) and UCINET. The existing state of literatures of lung transplantation was analyzed in terms of distributions of years, countries, institutions and journals, and high-frequency subject headings were identified using co-word analysis.Results The literature of clinical lung transplantation was traced back to 1966 and began to increase in 1988. The United States had leading advantages in the field of lung transplantation. The numbers of papers from United Kingdom, Denmark, France, Germany and Canada were on the top 6. The development of lung transplantation research in China was relatively slow. Out of the top 30 institutions, 17 were in the United States, accounting for 56.67%. No core institution was located in china. Of the top 20 authors, 5 were from the United Kingdom and 9 from the United States. The journal published the most papers of lung transplantation was the Journal of Heart and Lung Transplantation. The high-frequency subject headings included graft rejection, postoperative complications, immunosuppressive agents, and bronchiolitis obliterans. Conclusion The increase of clinical lung transplant literatures has been relatively slow since its emergence 40 years ago. The United States and the United Kingdom are the top 2 countries in this field. Donor and recipient selection, management of postoperative complications, and long-term survival of recipients are the hot topics in clinical lung transplantation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,038 | 0,041 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».