A Bibliometric Keyword Analysis of Articles Published in the Journal of the American College of Surgeons over 32 Years: A Changing Surgical Publication Focus
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The Journal of the American College of Surgeons (JACS) publishes peer-reviewed original articles relevant to all aspects of surgery. This study aims to perform a bibliometric keyword analysis of articles published in JACS to identify areas of focus and trends in published surgical research. Methods: A list of all articles published in JACS between January 1, 1990 and January 1, 2022 was obtained from the Web of Science Core Collection. The full records and cited references of these articles were extracted and imported into VOSViewer software (Version 1.6.18) and analyzed. Co-occurrence of keywords within the articles were determined, and the top 100 keywords were extracted and analyzed. Results: A total of 20,275 articles published were identified and exported. The 10 most commonly occurring keywords found were: surgery (n = 748), management (n = 544), mortality (n = 481), outcomes (n = 475), cancer (n = 427), survival (n = 386), complication (n = 341), resection (n = 323), carcinoma (n = 296) and impact (n = 276). Analysis of keyword trends by average publication year demonstrate a shift in focus of the published research from surgical management to surgical outcomes. However, the study of surgical complication and survival have remained key areas of interest throughout the entire evaluated publication period. Conclusion: Bibliometric analysis of keyword co-occurrence from articles published in the JACS over the past 32 years is a novel method for assessing research trends in surgery. Recent shifts and ongoing areas of importance in surgical publication focus, as well as subjects that have received less attention, were also identified.
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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 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,169 | 0,187 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».