Bibliometric study on clinical research of osteoporosis in adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Focusing on the theme of "osteoporosis-related research in adolescents," a systematic visualization of the developmental lineage, current research status, hot spots, and trends of adolescent osteoporosis was conducted to provide a reference for subsequent related research, clinical diagnosis, and treatment. Method: The Web of Science core database was used as the data source to retrieve the relevant literature and the bibliometrics method. An online bibliometric platform, CiteSpace, and VOSviewer software were used to conduct co-occurrence analysis on the authors, scientific research institutions, national cooperation, keywords, and funding sources to draw the relevant knowledge map. Result: A total of 1,199 publications from the Web of Science core database were included in this study. The number of published adolescent osteoporosis (AOP) studies has shown an upward trend over the past 29 years, with the United States being the major contributor to the field with the highest number of publications (291, 24.3%) and the highest number of citations (12,186). The international collaboration map shows that the United States is the country most focused on international collaborative exchanges, with the closest collaboration between the United States and Canada. The most influential research institutions and authors are Children's Hospital and Rauch F. the United States is the primary funding source for this research area. Research hotspots were mainly focused on "bone density," "osteoporosis," and "children." Conclusion: These knowledge maps review the research hotpots in adolescent osteoporosis research over time, analyze and summarize the research process over the past 29 years, and predict future research directions.
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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 | 0,010 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,142 | 0,227 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».