Research hotspots and trends analysis of ankylosing spondylitis: a bibliometric and scientometric analysis from 2009 to 2018
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study utilized bibliometric analysis to qualitatively and quantitatively analyze hotspots and predict trends in the field of ankylosing spondylitis (AS) research. METHODS: Articles about AS were obtained from the Web of Science Core Collection and PubMed database, and bibliometric analysis was carried out through CiteSpace and the Online Analysis Platform of Literature Metrology and Bibliographic Item Co-Occurrence Matrix Builder (BICOMB). Then, co-word biclustering analysis was conducted to obtain research hotspots and predict trends using gCLUTO software. RESULTS: was the leading journal in AS research, with an impact factor (IF) of 3.634 and H-index value of 49. In terms of region, the United States led the world in this field, and The University of Toronto was the leading institution for AS research. Van Der Heijde, D was the most prolific author in the field. Eight research hotspots in the field of AS were also identified. CONCLUSIONS: Our analysis identified eight research hotspots, and predicted that surgical treatment and etiology will be the main AS research trends in the future. This study provides new directions and ideas for future research in AS.
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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 | 0,006 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,117 | 0,146 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».