Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aimed to show the world research productivity in the field of back pain and to help researchers follow the scientific development and promote the cooperation in this field. METHODS: Web of Science (WoS) database was searched from 1995 to 2016 without other restrictions. The keywords were as follows: "lumbar NEAR pain," "back pain," "dorsalgia," "backache," "lumbago," "back NEAR disorder," and "discitis." The following information of retrieved articles was analyzed: countries/territories, journals, publication year, authors, citation reports, and institutions. Publication activity was further adjusted for countries by gross domestic product (GDP) and population size. RESULTS: A total of 50,970 articles were retrieved in WoS database from 1995 to 2016. The United States published the biggest number of articles (16,818, 33.00%), followed by England (4,582, 8.99%), Germany (3,871, 7.60%), Canada (3,613, 7.09%), and Australia (3,063, 6.01%). Sweden ranked the first after adjusted for publication, and Netherlands ranked the first after adjusted for GDP. Besides, there was positive correlation between total number of publications and GDP for each country (P < .05). Harvard University was the most productive institution (917, 1.80%), Maher CG was the most productive author (229, 0.45%) and Spine was the most popular journal (3605, 7.07%) in the field of back pain research. Moreover, the article titled "Clinical importance of changes in chronic pain intensity measured on an 11-point numerical pain rating scale" in Pain had the highest citations (1749). CONCLUSION: There was a significant increase in annual publications concerning back pain research worldwide. The total number of publications was positively associated with GDP in main productive countries. The United States was the most productive country, Harvard University was the most productive institution, Maher CG was the most productive author and Spine was the most popular journal in the field of back pain.
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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 | 0,021 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».