Research hotspots and trend analysis of abdominal pain in inflammatory bowel disease: a bibliometric and visualized analysis
Notice bibliographique
Résumé
Aims: The study aimed to provide a bibliometric and visual analysis of research on abdominal pain in inflammatory bowel disease and discuss the current status, research hotspots, and future developments. Methods: We used the Web of Science Core Collection to comprehensively search the literature on abdominal pain-related research in IBD published between 2003 and 2022. The bibliometric and visual analysis was performed through CiteSpace, VOSviewer software, R language, and the bibliometric online analysis platform, including authors, institutions, countries, journals, references, and keywords in the literature. Results: A total of 3,503 relevant articles are included, indicating that the number of articles in this field has increased in recent years. The United States leads the way with a dominant position in terms of article output, followed by China and JAPAN. United States (967 articles), University of Calgary (98 articles), and World Journal of Gastroenterology (127 articles) are the top publishing countries, institutions, and journals, respectively; keyword analysis shows that gut microbiota, depression, stress, visceral hypersensitivity, and multidisciplinary approach are the hot spots and trends in this research area. Conclusion: Abdominal pain-related studies in IBD have received increasing attention in the past two decades. This study provides the first bibliometric analysis of papers in this research area using visualization software and data information mining. It provides insights into this field’s current status, hot spots, and trends. However, many outstanding issues in this research area still need further exploration to provide a theoretical basis for its clinical application.
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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 | 0,007 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,146 | 0,142 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 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) | 0,003 | 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 ».