Fifty Years of Cervical Myelopathy Research: Results from a Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
We performed bibliometric analysis of the research papers published on clinical cervical spondylotic myelopathy (CSM) in the last 50 years. We extracted bibliometric data from Scopus and PubMed from 1970 to 2020 pertaining to clinical studies of CSM. The predominant journals, top cited articles, authors, and countries were identified using performance analysis. Science mapping was also performed to reveal the emerging trends, and conceptual and social structures of the authors and countries. Bibliometrix R-package was deployed for the study. The total numbers of clinical studies available in PubMed and Scopus were 1,302 and 3,470, respectively. The most cited article was published by Hilibrand AS, as observed in Scopus. Regarding the conceptual structure of the research, two main research themes were identified, one involving symptomatology, scientific-scale-based objective evaluation of symptoms, and surgical removal of the offending culprit, while the other was based on patho-etiology, relevant diagnostic modalities, and the surgery commonly performed for CSM. In terms of emerging trends, in recent times there is an increasing trend of scale-based objective evaluations, along with investigations of advanced nonoperative management. The United States is the most productive country, whereas Canada tops the list for inter-country collaboration. The trend of research showed a shift toward noninvasive procedures.
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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 | 0,012 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,161 | 0,192 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».