A Bibliometric Analysis of Publications on Spinal Cord Injury Treatment With Glucocorticoids Using VOSviewer
Notice bibliographique
Résumé
Background: Spinal cord injury (SCI) has devastating physical and social consequences for patients. Systemic administration of methylprednisolone (MP) at a higher dosage though can reduce neurological deficits following acute SCI. Still, this treatment regimen is controversial, owing to the apparent dose-related side effects and relatively minor improvement in neurological function. Therefore, this study aimed at the bibliometric analysis of published literature related to SCI treatment, which may lead to future research trends. Methods: The literature published relating to SCI and using glucocorticoids for its treatment between 1982 and 2022 was collected and scanned in the Web of Science collection database using the keywords glucocorticoid, dexamethasone, MP, corticosteroids, and SCI, followed by using VOSviewer for bibliometric analysis of these articles. Results: A total of 1,848 published articles and 7,448 authors on SCI and glucocorticoid usage were identified. The SCI total link strength accounts for 1,341, and MP for 762 has a strong link to neuroprotection and inflammation. The mean citation count for the top 20 most-cited articles was 682 (range: 358-1,828), where most of these were descriptive studies having focused on clinical features. The Journal of Neurotrauma was the highest-ranked journal with 6,010 citations. A total of 69 articles were published by Michael G Fehlings from the University of Toronto with 6,092 citations. The University of Toronto has published 90-related manuscripts with 7,632 citations. In contrast, 800 articles were published in the United States, with 39,633 citations and total link strength of 5,714. The second-ranked country was China, with 241 published articles and 3,403 citations. Conclusions: The research published on applying MP in treating SCI has increased with time. Although the United States has made a significant global contribution to this important field of research, it requires rigorous clinical trials designed to verify the therapeutic role of MP in SCI and its appropriate dosage to find solutions for neurological recovery.
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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 | 0,009 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,235 | 0,263 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».