Research trends in trabecular bone score
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Trabecular bone score (TBS) is a novel index for assessing bone microarchitecture quality. No bibliometric reviews to date have yet explored the literature of TBS. Therefore, this study aimed to provide a bibliometric review on the trends of research publications on TBS indexed in the Science Citation Index Expanded and the Social Sciences Citation Index from 2008 to 2019. Materials and Methods: Using the Science Citation Index Expanded and the Social Sciences Citation Index, articles designated as original articles or review articles were searched using the keyword “trabecular bone score.” The retrieved articles were analyzed using Histcite 12.03.17 and VOSviewer v. 1.6.15 to identify top authors, journals, countries, and occurrence of keywords. Results: A total of 430 original and review articles on TBS published between 2008 and 2019 were identified. The number of articles increased steadily from 2008 to 2019, reaching 80 articles in 2019 alone. The United States of America, Switzerland, and France were the countries with the highest output of publications. The journal Osteoporosis International published the largest number of articles on TBS. Analysis of co-occurrence of author-supplied keywords revealed four clusters, with TBS, bone mineral density, and osteoporosis as the most prominent keywords. Conclusion: This bibliometric study on TBS published between 2008 and 2019 revealed the collaborative network of countries and the highly published journals and authors. Co-occurrence of keywords also revealed clusters of research hotspots, which could contribute to the understanding of the current state of TBS research and the identification of research gap.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».