Pulmonary Rehabilitation in Patients with Mechanical Ventilation: Bibliometric Analysis (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Pulmonary rehabilitation has been widely used in patients with mechanical ventilation. However, in-depth bibliometric studies that measure and analyze scholarly publications worldwide are still rare. OBJECTIVE This study aims to characterize the publications in terms of countries, institutions, authors, journals, and collaboration relationships, and analyze the research trends of pulmonary rehabilitation in patients with mechanical ventilation. METHODS Publications regarding pulmonary rehabilitation in patients with mechanical ventilation were retrieved from the Web of Science core collection. To describe the contributions of the writers, journals, institutions, and nations, Microsoft Excel 2021 and VOSviewer were used. The trends, hot spots, and knowledge networks were analyzed by Citespace and VOSviewer. RESULTS A total of 968 articles and reviews between 2000 and 2022 were included. The number of annual publications grew steadily until 2019, after that, it got a dramatical increase in 2020 and 2022. The USA, Canada, and Italy were playing leading roles in this field. The top two major institutions with a larger number of publications were Queens University and the University of British Columbia. The author with the most output and citations was O'Donnell DE. The three fruitful journals were Journal of Applied Physiology, Respiratory Care, and Chest. Research hotspots have shifted over time in the following categories: the function of PR and targeted patients, which can be observed from the keyword analysis. CONCLUSIONS Research on pulmonary rehabilitation in patients with mechanical ventilation has progressed significantly over the past two decades. The United States, in particular, has made important contributions to this field. The research hotspot is gradually shifting in both outcomes and targeted patients of pulmonary rehabilitation.
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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 | 0,005 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,071 | 0,119 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».