Global trends in anesthetic research over the past decade: a bibliometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Anesthesia is the reversible inhibition of function of the central and/or peripheral nervous system using drugs or other means to ensure a successful operation. This inhibition is mainly manifested as a loss of sensation, especially pain. Methods: Bibliometric analysis was used to identify the characteristics, hotspots, and frontiers of global anesthesiology scientific output during the past 10 years. Literatures between 2011 and 2020 in the Web of Science Core Collection (WoSCC) were reviewed and analyzed. VOSviewer was used to visualize trends and hotspots in anesthesia research. Results: A total of 16,213 publications were retrieved and results showed that there was no significant correlation between the number of articles published each year and the year of publication. England had the most published papers, the greatest number of citations (NC), and the highest h-index. The University of London and the British Journal of Anesthesia were the richest affiliate and journal, respectively. The publication written by Heidenreich et al. had the highest global citation score (GCS). Conclusions: Our research found that global publications on anesthesia have raised. Recently, “surgery”, “management”, “propofol”, and “analgesia” appeared most frequently, which were active areas of research. In the future research, pain management, pediatric anesthesia, safety, dexmedetomidine, et al. will be the hotspot and mainstream trend of research.
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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 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,153 | 0,205 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».