Visualization analysis of thoracic paravertebral block in breast surgery based on bibliometrics
Notice bibliographique
Résumé
Background: Breast surgery is one of the most common surgeries in the world, and pain after breast surgery is very common, representing one of the key factors affecting the quality of life after surgery. With the development of clinical techniques, thoracic paravertebral block (TPVB) has gradually become the preferred regional anesthesia technique for postoperative breast analgesia. Methods: Using Web of Science as the data source, medical articles about the application of TPVB in breast surgery published from 1900 to 2022 were retrieved and imported into CiteSpace and VOSviewer software. Using bibliometrics and knowledge mapping visualization methods, the literature was analyzed from the aspects of publication, author, institution, country, high-frequency keywords, keyword clustering, emergence words, and so on. Results: A total of 299 articles were included. according to the yearly numbers of articles, the trend is increasing annually. The most published authors in this field are Susan M. Steele, Roy A. Greengrass, Brian M. Ilfeld, Karmakar Manoj Kumar, and Stephen M. Klein. The League of European Research Universities, University of Toronto, and Duke University are the 3 institutions with the largest number of publications, and their cooperation degree is relatively low. Articles of American origin predominated. TPVB is the major keyword associated with the application of TPVB in breast surgery, which appears most frequently and has a high research interest. Conclusions: The trend and characteristics of TPVB application research in breast surgery were visualized, and the studies in this field are generally increasing annually in number, providing useful bibliometric analysis for researchers to further explore 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 | 0,004 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,151 | 0,134 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 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) | 0,004 | 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 ».