The Top 100 Most Cited Articles on Anterior Cruciate Ligament Reconstruction: A Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The concept of anterior cruciate ligament (ACL) reconstruction (ACLR) has become widely accepted, gaining increased attention in recent years and resulting in many research achievements in this field. Purpose: The aim of this study was to determine which original articles on ACLR have been most influential in this field by identifying and analyzing the characteristics of the 100 most cited articles. Study Design: Cross-sectional study. Methods: Articles on ACLR were identified via the Thomson ISI Web of Science database on November 30, 2019. The 100 most cited articles were identified based on inclusion and exclusion criteria. The data extracted from each article for the subsequent analysis included title, date of publication, total citations, average citations per year (ACY), journal name, first author, institutions, themes, level of evidence, and keywords. Results: The total number of citations was 29,629. The date of publication ranged from 1975 to 2015. A majority of the articles originated from the United States (58%) and were published in the 1990s (32%) and 2000s (48%). The mean ACY was 18.43 ± 9.51. Of the selected articles, nearly one-half were published in the American Journal of Sports Medicine (42%). The most prolific co-author and first author were Freddie H. Fu (n = 13) and K. Donald Shelbourne (n = 5), respectively. The most productive institution was the University of Pittsburgh (14%). Material comparison (19%) and technique comparison (16%) were the 2 most popular themes. More than one-quarter of articles were level 4 evidence (37%). Moreover, the keywords ACL, ACL reconstruction, ACL rupture, knee joint, knee injuries, and human showed the highest degree of centrality. Conclusion: By analyzing the characteristics of articles, this study demonstrated that ACLR is a growing and popular area of research, with the focus of research varying through timeline trends. Studies on anatomic reconstruction and biomechanics might be areas of future trends.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,060 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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; 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 ».