Bibliometric analysis of bronchopulmonary dysplasia in extremely premature infants in the Web of Science database using CiteSpace software
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives: To review the literature related to bronchopulmonary dysplasia in extremely premature infants, summarize research hotspots, and report trends. Methods: Relevant articles from 2008 to 2020 were retrieved from the Web of Science Core Collection database, and we extracted the following data: title, abstract, year, keywords, author, organization, journal and cited literature. We downloaded the data into CiteSpace (version 5.7.R3) to summarize countries, institutions, journals, and authors. We visualized the data with a knowledge map, collaborative network analysis, cluster analysis, and burst keyword analysis. Results: We identified 610 articles on bronchopulmonary dysplasia in extremely premature infants. The United States had the most articles on this topic (302 articles), followed by Canada (49 articles) and Germany (44 articles). The top three institutions, high-yield journals, and authors were all from the United States. The most common keywords were neurodevelopmental disorders, active perinatal care, mechanical ventilation, inflammation, pulmonary hypertension, low-dose hydrocortisone, development, and patent ductus arteriosus. Conclusions: This study illustrates the trends and frontiers in the study of bronchopulmonary dysplasia in extremely premature infants. The current hot issues are to identify the high-risk factors of bronchopulmonary dysplasia in extremely premature infants, reasonable hormone use, new cell therapy, and management of complications.
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 | 0,019 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,294 | 0,504 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| 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 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 ».