International Technologies on Prevention and Treatment of Neurological and Psychiatric Diseases: Bibliometric Analysis of Patents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neurological and psychiatric disorders are serious and expensive global public health problems. Therefore, exploring effective intervention technologies plays an important role in improving patients' clinical symptoms and social functions, as well as reducing medical burden. OBJECTIVE: The aim of this study is to analyze and summarize the key new technologies and innovative development trends witnessed globally for neurological illness and psychiatric disorders by mining the relevant patent data. METHODS: A bibliometric analysis was conducted on patent applications, priority countries, main patentees, hot technologies, and other patent information on neurological and psychiatric disorders, revealing the current situation along with the trend of technology development in this field. RESULTS: In recent years, inventions and innovations related to neurological and psychiatric diseases have become very active, with China being the largest patent priority country. Of the top patent holders, Visicu (headquartered in the United States) is the leader. The distribution of patent holders in China remains relatively scattered, with no monopoly organization at present. Global technologies on neurological illness and psychiatric disorders are mainly concentrated around A61B (diagnosis, surgery, and identification). CONCLUSIONS: This paper analyzed and summarized the key new technologies and global innovative development trends of neurological and psychiatric diseases by mining the relevant patent data, and provides practical references and research perspectives for the prevention and treatment of the aforesaid diseases.
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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 | 0,005 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,094 | 0,104 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».