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Enregistrement W4386818031 · doi:10.1097/js9.0000000000000720

Global trends and prospects in health economics of robotic surgery: a bibliometric analysis

2023· article· en· W4386818031 sur OpenAlexaff
Yihao Peng, Yuancheng Liu, Sicen Lai, Yixin Li, Zexu Lin, Lingjia Hao, Jingyi Dong, Li Xu, Kai Huang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Surgery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensSKiN Health
Organismes subventionnairesMinistry of Industry and Information Technology of the People's Republic of ChinaCentral South University
Mots-clésMedicineBibliometricsHealth economicsGeneral surgeryMedical physicsLibrary sciencePublic healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Over 10 million robotic surgeries have been performed. However, the cost and benefit of robotic surgery need to be evaluated to help hospitals, surgeons, patients, and payers make proper choices, making a health economic analysis necessary. The authors revealed the bibliometric profile in the field of health economics of robotic surgery to prompt research development and guide future studies. MATERIALS AND METHODS: The Web of Science Core Collection scientific database was searched for documents indexed from 2003 to 31 December 2022. Document types, years, authors, countries, institutions, journal sources, references, and keywords were analyzed and visualized using the Bibliometrix package, WPS Office software, Microsoft PowerPoint 2019, VOSviewer software (version 1.6.18), ggplot2, and Scimago Graphica. RESULTS: The development of the health economics of robotic surgery can be divided into three phases: slow-growing (2003-2009), developing (2010-2018), and fast-developing (2019-2022). J.C.H. and S.L.C. were the most active and influential authors, respectively. The USA produced the most documents, followed by China, and Italy. Korea had the highest number of citations per document. Surgical Endoscopy and Other Interventional Techniques accepted most documents, whereas Annals of Surgery, European Urology, and Journal of Minimally Invasive Gynecology had the highest number of citations per document. The Journal of Robotic Surgery is promising. The most-cited document in this field is New Technology and Health Care Costs - The Case of Robot-Assisted Surgery in 2010. The proportion of documents on urology is decreasing, while documents in the field of arthrology are emerging and flourishing. CONCLUSION: Research on the health economics of robotic surgery has been unbalanced. Areas awaiting exploration have been identified. Collaboration between scholars and coverage with provisions for evidence development by the government is needed to learn more comprehensively about the health economics of robotic surgery.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

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.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,1060,207
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique · Synthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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