Trends of spinal tuberculosis research (1994–2015)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Spinal tuberculosis is the most common form of skeletal tuberculosis. However, there were limited data to evaluate the trend of spinal tuberculosis research. This study aims to investigate the trend of spinal tuberculosis research and compare the contribution of research from different countries and authors. METHODS: Spinal tuberculosis-related publications from 1994 to 2015 were retrieved from the Web of Science database. Excel 2013, GraphPad Prism 5, and VOSviewer software were used to analyze the search results for number of publications, cited frequency, H-index, and country contributions. RESULTS: A total of 1558 papers were identified and were cited 16,152 times as of January 25, 2016. The United States accounted for 15.1% of the articles, 22.3% of the citations, and the highest H-index (33). China ranked third in total number of articles, fifth in citation frequency (815), and ranked seventh in H-index (13). The journal Spine (IF 2.297) had the highest number of publications. The author Jain A.K. has published the most papers in this field (20). The article titled "Tuberculosis of the spine: Controversies and a new challenge" was the most popular article and cited a total of 1138 times. The keyword "disease" was mentioned the most for 118 times and the word "bone fusion" was the latest hotspot by 2015. CONCLUSION: Literature growth in spinal tuberculosis is slowly expanding. Although publications from China are increasing, the quality of the articles still requires improvements. Meanwhile, the United States continues to be the largest contributor in the field of spinal tuberculosis. According to our bibliometric study, bone fusion may be an emerging topic within spinal tuberculosis research and is something that should be closely observed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,044 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».