Regional Anesthesia (2012–2021): A Comprehensive Examination Based on Bibliometric Analyses of Hotpots, Knowledge Structure and Intellectual Dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: In the last decade, there has been a significant advancement in the area of regional anesthesia (RA). Continuous evaluation of research in any developing field using modern technologies and available software is critical to identify future trends, hot spots, and intellectual dynamics. The current study was designed to bibliometrically evaluate the global research in RA using VOSviewer, MS Excel, and CVS-Scopus bibliographic data (2012– 2021). Knowledge structure and intellectual dynamics were analyzed using clustering of keyword co-occurrence. Literature screening in the last decade found 6092 original articles (96.1%) and conference papers (3.9%). The top four countries producing articles were the United States (n = 30.57%), India (7.51), the United Kingdom (7.22%), and Canada (6.06%). A significant positive correlation was found in global publication productivity (R 2 = 0.9161). The most productive organizations were Harvard University, the University of Toronto, and the Hospital for Special Surgery – New York. A tremendous collaboration was spotted nationally and internationally, especially in pediatric RA. This comprehensive study, which summarizes and evaluates 6902 original research materials on regional anesthesia, may serve as a resource for anesthesiologists, physicians, researchers, and students. Keywords: regional anesthesia, bibliometrics, VOSviewer, knowledge structure, intellectual dynamics
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,112 | 0,114 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».