Cardiac Rehabilitation: A Bibliometric Review From 2001 to 2020
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular disease (CVD) is a serious threat to global public health due to its high prevalence and disability rate. Meanwhile, cardiac rehabilitation (CR) has attracted increasing attention for its positive effects on the cardiovascular system. There is overwhelming evidence that CR for patients with CVD is effective in reducing cardiovascular morbidity and mortality. To learn more about the development of CR, 5,567 papers about CR and related research were retrieved in the Web of Science Core Collection from 2001 to 2020. Then, these publications were scientometrically analyzed based on CiteSpace in terms of spatiotemporal distribution, author distribution, subject categories, topic distribution, and references. The results can be elaborated from three aspects. Firstly, the number of annual publications related to CR has increased year by year in general over the past two decades. Secondly, a co-occurrence analysis of the output countries and authors shows that a few developed countries such as the United States, Canada, and the UK are the most active in carrying out CR and where regional academic communities represented by Sherry Grace and Ross Arena were formed. Thirdly, an analysis of the subject categories and topic distribution of the papers reveals that CR is a typical interdiscipline with a wide range of disciplines involved, including clinical medicine, basic medicine, public health management, and sports science. The research topics cover the participants and implementers, components, and the objectives and requirements of CR. The current research hotspots are the three core modalities of CR, namely patient education, exercise training and mental support, as well as mobile health (mHealth) dependent on computer science. In conclusion, this work has provided some useful information for acquiring knowledge about CR, including identifying potential collaborators for researchers interested in CR, and discovering research trends and hot topics in CR, which can offer some guidance for more extensive and in-depth CR-related studies in the future.
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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 | 0,009 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,140 | 0,202 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».