Bibliometric analysis of literature regarding ostomy research based on the Web of Science database
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To analyze the literature status and research hotspots of Science Citation Index (SCI)-related ostomy in the world and to provide references for scientific research and clinical work in the stoma care field. Methods Based on the Web of Science core database and its own analysis function, HistCite analysis software and Excel were used to study the published research about ostomy patients. Results A total of 1,262 articles were published between 1910 and 2016 with the authors from 48 countries and regions, 1,347 research institutions, published in 321 journals, with 4,048 first authors and coauthors; globally, there was a trend of slow growth in the number of authors every year. The study in the USA was absolutely in the lead position, and Canada and Turkey were more active. China's circulation volume was the 15th in the world. The periodical that published most often was the Journal of Wound Ostomy and Continence Nursing The most interdisciplinary surgical studies were surgery and nursing, where these should be considered important. The most prolific author in the field was "Grant", and the highest cited article was entitled as "Living with a stoma: a review of the literature". Conclusions The related research of global stoma is constantly developing. The research hotspot is nursing before and after stoma surgery. China and the USA are leading countries in research. They should follow the recent trend to improve the depth and breadth of the research in the field.
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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 | 0,008 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,274 | 0,244 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».