Visualized Analysis of Global Studies on Cervical Spondylosis Surgery: A Bibliometric Study Based on Web of Science Database and VOSviewer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose This study used multiple type of bibliometric analysis for identifying and summarizing the publications regarding cervical spondylosis surgery, for clarifying the history of this field, predicting the future hotspots of this field and improving communication among researchers. Methods Publications from Web of Science database between 1900 and 2019 were downloaded and analyzed by Excel 2016 and VOSviewer. Bibliometric maps of co-citations and maps of co-occurrence of keywords are constructed by VOSviewer software. Results A total of 2110 publications were searched from Web of Science. The total sum of times cited is 40448 with the average citation per publication of 19.17 times. USA published most papers (652, 30.9%). The most productive organizations is University of Toronto (96 publications). Spine (308 publications) published the most publications in this field. In co-citations of references analysis, four clusters of references are constructed by VOSviewer. In co-occurrence of keywords analysis, three clusters of keywords are constructed by VOSviewer. The latest keyword “degenerative cervical myelopathy” appeared in 2017 in 42 papers. Other relatively new keywords include “surgical outcomes”, “association”, “sagittal alignment”, “prognostic-factors” that appeared in 2016 in 33, 31, 34 and 37 papers respectively. Conclusion USA dominates the research regarding cervical spondylosis surgery. University of Toronto is the most productive organization in this field. Spine, European Spine Journal and Journal of Neurosurgery Spine are the top three productive journals on publications of cervical spondylosis surgery. “Degenerative cervical myelopathy”, “surgical outcomes”, “association”, “sagittal alignment” and “prognostic-factors” may be the new research hotspots in this field.
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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 | 0,007 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,162 | 0,183 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».