Bibliometric Analysis of Literature on Acute Respiratory Distress Syndrome Treatments Published Between 2000 and 2019
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Acute respiratory distress syndrome (ARDS) is a common and extensively researched condition, and treatment modalities are continuously being developed and improved. Although the literature on ARDS treatment is vast, there have not been any bibliographic analyses examining trends in this area. We aimed to systematically evaluate the literature on ARDS treatments published between 2000 and 2019, from the perspective of bibliometrics. Methods: Literature retrieval was performed in PubMed and in the Web of Science Core Collection, and analyzed for publication and temporal trends. CiteSpace was used to perform co-occurrence analysis for institutions, and reference co-citation analysis for research topics. Burst keyword detection was used to predict future areas of research interest in the field. Results: A total of 13,933 articles were retrieved. The journal Critical Care Medicine published the largest number of articles (956, 6.86%). The University of Toronto was affiliated with the most publications (574, 4.28%) and had the highest degree of betweenness centrality, indicating extensive inter-institution collaboration. The papers on ARDS treatment published between 2000 and 2019 were grouped into 10 major clusters, 3 of which indicated recent activity (“acute lung injury,” “long-term outcome” and “extracorporeal membrane oxygenation”). Fifteen burst keywords/terms were identified, including extracorporeal membrane oxygenation, meta-analysis and oxidative stress. Conclusions: On the basis of the literature published in the preceding 20 years, the exploration of ARDS treatment is an ongoing concern. Extracorporeal membrane oxygenation was an active focus of research in this field. It and oxidative stress are likely to become major topics of research interest in the near future. Meta-analysis will be a popular method in analyzing the efficacy of ARDS treatments.
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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 | 0,011 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,237 | 0,246 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,009 |
| 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; 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 ».