Highly Cited Works in Spinal Disorders
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Bibliometric analysis. OBJECTIVE: To identify, and summarize the key findings of, the top 100 most highly cited works published in spinal disorder topic-specific journals. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: There is an abundance of published articles pertaining to spine surgery and spinal disorders. The number of citations a work receives provides a useful measure of its scientific impact. An understanding of the most cited works in spine surgery can identify literature that surgeons and researchers should be familiar with, point to the most active areas of research, inform the design of educational curricula, and help guide future research efforts. METHODS: Journals relating to spinal disorders were identified using the Journal Citation Reports database. We then searched the Web of Science database for articles appearing in each of these journals. The top 100 most cited works were selected for analysis. RESULTS: The top 100 most cited articles appeared in seven of eight journals dedicated to spinal disorders, with 84 in Spine and seven in the European Spine Journal. The citation count for individual articles ranged from 343 to 1949. Most works (73) were published between 1990 and 2004. The greatest number of articles (22) focused on low back pain, followed by biomechanics (13), degenerative disc disease (12), and lumbar spinal stenosis/lumbar fusion (9). With regard to study design, laboratory investigations were the most common (12), followed by guideline documents (11), reviews (10), and retrospective cohort studies (10). CONCLUSION: The most cited works in spinal disorder journals are guidelines for low back pain, descriptions of quality of life (QOL) metrics, or laboratory investigations into spinal biomechanics. A gap exists for work relating to neck pain or cervical spinal pathology (e.g., cervical myelopathy), representing opportunity for future work. Time of publication, topic of study, study design, and journal are possible determinants of likelihood of citation. LEVEL OF EVIDENCE: N/A.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,017 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,147 | 0,416 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».