Scientific Knowledge Graph of Acupuncture for Migraine: A Bibliometric Analysis from 2000 to 2019
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aims to explore the trend and knowledge mapping of acupuncture for migraine through bibliometrics. METHODS: It retrieved the literature on acupuncture for migraine in the Web of Science database from 2000 to 2019, and then resorted to CiteSpace to conduct bibliometric analysis to attain the knowledge mapping. RESULTS: The total number of publications each year has increased year by year, and the average annual growth rate from 2000 to 2009 was 15.57%, while from 2010 to 2019 was 6.35%, with a faster growth rate from 2000 to 2009. According to the cluster analysis of institutions, authors, cited references, and keywords, 10, 7, 12, and 10 categories were gained from 2000 to 2019. The most productive countries, institutions, and authors are the USA and China, Technical University of Munich and Beijing University of Chinese Medicine, Linde K and Liang FR from 2000 to 2019, whose frequency is 119/103, 28/24, and 28/24, respectively. However, the most important of them are Canada, Sichuan University, and Witt CM. Owing to their highest centrality, they are 0.86, 0.54, and 0.27 separately. Moreover, cited references that contributed to the most co-citations are Linde K (2005), yet, the most vital cited reference is Karst M (2001). Keywords such as migraine, acupuncture, headache, pain, and randomized controlled trial are the most frequently used. However, needle acupuncture is the crucial keyword. In the cluster analysis of institutions, authors, cited references, and keywords from 2000 to 2019, the largest cluster categories are #0 migraine prophylaxis, #1 randomized controlled trial, #0 episodic migraine, and #0 topiramate treatment. Then, randomized controlled trials of acupuncture prevention and treatment of migraine are the most important research content in this field. CONCLUSION: Through the bibliometric analysis of the research on acupuncture for migraine in the Web of Science database in the past 20 years, the trends and the Knowledge Graph of the country, institution, author, cited reference, and the keyword are acquired, which have an important guiding significance for quickly and accurately positioning the key information in the field.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,012 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,096 | 0,203 |
| 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) | 0,001 | 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 ».