The 100 most cited articles on wearable technology in the area of Medical Informatics: A bibliometric analysis using Web of Science
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Wearable technology has revolutionized healthcare in recent years thanks to its ability to collect accurate data on the health status of patients. Wearable devices, such as smartwatches, wristbands, and fitness trackers, are designed to be worn on the body and can measure various body parameters, including heart rate, blood pressure, physical activity, and sleep quality. OBJECTIVES: To analyze the 100 most cited articles on wearable technology in the area of Medical Informatics. METHODS: The Web of Science database carried out a bibliometric analysis of the 100 most cited articles on wearable technology in the area of Medical Informatics. The objective is to identify the main trends and themes in this area of research. RESULTS: There is an increasing trend in the number of papers published and citations received in recent years, with some years with low publications but high citations and others with high publications but low citations. A positive and statistically significant correlation (r = 0.66; P<0.001) was found between the number of documents published by the authors and the number of citations they received. The analysis of publications by country, reveals that the United States is the most productive country, with 49 documents, followed by the United Kingdom, China, and Italy. However, when considering the impact of the research, other countries such as Canada, Germany, China, and South Korea have significantly high average citations per paper and leadership. CONCLUSION: The results of this study have several important implications for the research and development of wearable technology in the area of Medical Informatics. The increase in the number of papers published and citations received in recent years suggests a growing interest and advances in research. This indicates an increasing need to develop innovative real-time solutions for measuring and monitoring physical activity and health.
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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.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
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 | 0,008 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,199 | 0,195 |
| 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 | 0,001 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».