International Technologies on Prevention and Treatment of Neurological and Psychiatric Diseases: Bibliometric Analysis of Patents
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,022 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle