A Bibliometric Analysis of Neonatal Pain Management Research From 2010 to 2022
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research related to neonatal pain management has received increasing attention in recent years. Effective pain management contributes to the maintenance of the healthy physical and mental growth of the newborn. To better understand this research topic, we analyzed the current state of development in this field over the past thirteen years by bibliometric analysis and provide directions for future research. METHODS: Original articles were collected from the Web of Science Core Collection (WoSCC) between January 1, 2010, to December 31, 2022, the title and abstract clearly stating 'neonatal pain management' or its alternative search keywords. CiteSpace, VOSviewer, and the WoS analysis tool were used to analyze and present the data. RESULTS: A total of 967 articles met the inclusion criteria. Significant growth of the number of publications increased roughly fourfold from 2010 to 2022. Overall, the United States and Canada were the highest contributors to neonatal pain management research. Weak cooperation was observed in international research (developing and developed countries) and cross-institutional cooperation. Neonatal pain-related research was the most common focus. Pain education and interventions for parents and medical personnel have also received increasing attention recently. CONCLUSION: The current study revealed that research in terms of publications on neonatal pain management has rapidly increased for more than the past ten years. Developed countries, especially the United States and Canada, were more concerned with this topic than developing countries. More international research and cross-institutional cooperation are required to promote the development of neonatal pain medicine in the future.
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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 | 0,012 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,218 | 0,298 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 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) | 0,005 | 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 ».