Network Analysis of Sport-related Concussion Research During the Past Decade (2010–2019)
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: There has been substantial growth over the past decade in sport-related concussion (SRC) research, yet no research to date has synthesized developments over this critical time period. OBJECTIVE: to apply a network analysis approach to evaluate trends in the sport-related concussion (SRC) literature using a comprehensive search of original, peer-reviewed research articles involving human participants published between January 1, 2010 and December 31, 2019. DESIGN: Narrative review. MAIN OUTCOME MEASURES: Bibliometric maps were derived from a comprehensive search of all published, peer-reviewed SRC articles on the Web of Science database. A clustering algorithm was used to evaluate associations among journals, organizations/institutions, authors, and keywords. The online search yielded 6,130 articles, 528 journals, 7,598 authors, 1,966 organizations, and 3,293 keywords. RESULTS: The analysis supported five thematic clusters of journals: 1. Biomechanics/Sports medicine (n=15), 2. Pediatrics/Rehabilitation (n=15), 3. Neurotrauma/Neurology/Neurosurgery (n=11), 4. General Sports Medicine (n=11), 5. Neuropsychology (n=7). The analysis identified four organizational clusters with hub institutions: 1. University of North Carolina (n=19), 2. University of Toronto (n=19), 3. University of Michigan (n=11), 4. University of Pittsburgh (n=10). Network analysis revealed 8 clusters for SRC keywords, each with a central topic area: 1. Epidemiology (n=14), 2. Rehabilitation (n=12), 3. Biomechanics (n=11), 4. Imaging (n=10), 5. Assessment (n=9), 6. Mental health/Chronic Traumatic Encephalopathy (n=9), 7. Neurocognition (n=8), 8. Symptoms/impairments (n=5). CONCLUSIONS: The findings suggest that during the past decade SRC research has: 1) been published primarily in sports medicine, pediatric, and neuro-focused journals, 2) involved a select group of researchers from several key institutions, and 3) focused on new topic areas including treatment/rehabilitation and mental health.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».