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Enregistrement W4313589464 · doi:10.2147/jpr.s375063

Bibliometric Analysis of Post-Stroke Pain Research Published from 2012 to 2021

2023· article· en· W4313589464 sur OpenAlexaboutno aff
Feng Xiong, Peng Shen, Zhenhui Li, Ziyi Huang, Ying Liang, Xiwen Chen, Yutong Li, Xinping Chai, Zhen Feng, Moyi Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Pain Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJiangxi Provincial Department of Science and Technology
Mots-clésMedicineStroke (engine)BibliometricsPhysical medicine and rehabilitationLibrary science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Purpose: Pain is one of the most common symptoms in patients after stroke. It is a distressing experience that affects patients' quality of life, and it is highly prevalent in clinical practice. The pathogenesis mechanisms of PSP are not so clear, and there is currently a lack of effective medical treatments, hence it is necessary to establish a sufficient understanding of this disease. Limited number of studies have applied bibliometric methods to systematically analyze studies on post-stroke pain. This study aimed to systematically analyze scientific studies conducted worldwide on post-stroke pain from 2012 to 2021 to evaluate global trends in this field using a bibliometric analysis. Methods: Publications related to post-stroke pain from 2012 to 2021 were obtained from the Web of Science Core Collection database. Bibliometrics Biblioshiny R-package software was used to analyze the relationship of publication year with country, institution, journals, authors, and keywords and to generate variant visual maps to show annual publications, most relevant countries, authors, sources, keywords, and top-cited articles. Results: In this study, 5484 papers met the inclusion criteria. The annual growth rate of publications was 5.13%. The USA had the highest number of publications (1381, 25.2%) and citations (36,395), and the University of Toronto had the highest number of papers (156, 2.8%). "Stroke", "management", "pain", "risk", "prevalence", "ischemic stroke", "risk factors", "disease", "diagnosis" and "therapy" are the top 10 keywords. Conclusion: The global research interest regarding PSP has maintained growing over the past ten years. Both central post stroke pain and hemiplegic shoulder pain are the hottest research subjects. Further investigations are needed in order to reveal the mystery of the pathophysiologic mechanisms of CPSP, and high-quality well-designed trials of potential treatments of CPSP and HSP are also needed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devismedium
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,104
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,106
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Bibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,541
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1040,106
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,3480,350
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Bibliométrie

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet · Autre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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