Quality of life in ICU survivors from 1991 to 2022: a bibliometric analysis based on CiteSpace
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: In recent years, the number of ICU survivors has increased year by year, and their health-related quality of life after discharge has been an increasingly concerned. This study aims to analyze the development status, research hotspots, research frontiers, and future development trends of the quality of life of ICU survivors after discharge. Methods: The relevant literature was retrieved from the WOSCC database, including only the articles published in English. CiteSpace6.0R software was used to analyze the collaboration network of countries/regions, institutions, and keywords, and co-citation analysis of references. Results: A total of 1495 related research papers were included in this study. The major countries that conducted the research included the United States (US), Australia, England, Canada, Germany, Netherlands, France, and Italy. The research institutes are mainly located in the United States and France, and the main researchers come from the research institutes in these countries. The most cited authors are Needham D, Hopkins R, Jackson J, and Ely E. The top 3 journals with the largest number of published articles were the Journal of Critical Care Medicine, Journal of Critical Care, and Journal of Intensive Care Medicine. The top 5 most commonly used keywords were cognitive impairment, symptom, critical care, acute kidney injury, long-term outcomes, and mechanical ventilation. Post-intensive care syndrome, ICU survivor, critical care outcome, acute respiratory syndrome, and frailty would be potentially cited frequently over the coming years, which represent the emerging trends. Conclusion: This study demonstrates the global research hotspots and trends of related quality-of-life research in ICU survivors. It can help scholars quickly understand the research status and hot spots in this field.
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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 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,149 | 0,175 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».