Research hotspots and trends in internal fixation of femoral neck fractures from 2010 to 2022: A 12-year bibliometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study endeavors to scrutinize the hotspots and trends in the literature concerning the internal fixation of femoral neck fractures (INFNF) through a comprehensive bibliometric analysis. Notably, this analytical process encompasses both qualitative and quantitative components. METHODS: The present study has utilized the Science Citation Index-Expanded from the Web of Science Core Collection to extract datasets ranging from January 1, 2010, to August 31, 2022. Quantitative analysis was carried out using sophisticated analytical tools such as the Bibliographic Item Co-Occurrence Matrix Builder, the Online Analysis Platform of Literature Metrology, and CiteSpace software. Further, the major Medical Subject Headings terms and their subheading counterparts associated with INFNF were extracted from the PubMed2XL website using the corresponding PMIDs. These Medical Subject Headings terms were employed in conducting a co-word clustering analysis. Ultimately, the Graphical CLUstering TOolkit program was utilized to execute a co-word biclustering analysis to discern the prevailing hotspots in this domain. RESULTS: Between January 1, 2010, and August 31, 2022, a total of 463 publications were issued on INFNF. The INJURY-INTERNAL JOURNAL OF THE CARE OF THE INJURED stood out as the most extensively perused journal in this area. Notably, China emerged as the foremost contributor to publishing articles within the last 12 years, followed by the United States and Canada. McMaster University was identified as the leading institution in INFNF research, while Bhandari M emerged as the most prolific author in this field. Moreover, the study identified five notable research hotspots within the domain of INFNF. CONCLUSIONS: This study has identified five critical areas of research in the field of INFNF. It suggests that the primary focus of future research is likely to center on advancing internal fixation methods and robot-assisted instrumentation for femoral neck fractures. As such, this study provides valuable insights into future research directions and ideas for those working 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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,111 | 0,138 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,002 | 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 ».