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Enregistrement W4388895439 · doi:10.2196/48354

Global Scientific Trends in Virtual Reality for Pain Treatment From 2000 to 2022: Bibliometric Analysis

2023· article· en· W4388895439 sur OpenAlexvenueno aff
Xun Yang, S. Zhong, Sheng Yang, Meng He, Xu Xu, Shisheng He, Guoxin Fan, Lijun Liu

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health Commission of the People's Republic of ChinaTongji UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaGuangdong Medical Research FoundationScience and Technology Commission of Shanghai MunicipalityFudan University
Mots-clésVirtual realityData scienceMedicineComputer sciencePsychologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Virtual reality (VR) is a computer simulation technique that has been increasingly applied in pain management over the past 2 decades. Objective: In this study, we used bibliometrics to explore the literature on VR and pain control, with the aim of identifying research progress and predicting future research hot spots. Methods: We extracted literature on VR and pain control published between 2000 and 2022 from the Web of Science Core Collections and conducted bibliometric analyses. We analyzed the publication and citation trends in the past 2 decades, as well as publication and citation analyses of different countries, institutions, journals, and authors. For references, we conducted cocitation and burst analyses. For keywords, we conducted co-occurrence, clustering, timeline view, and citation burst analyses. Results: Based on 1176 publications, we found that there was a continuous increase in publication and citation volumes, especially in the last 5 years. The United States was the most representative country, and the University of Washington was the most representative institution, with both having the most publications and citations. The most popular journal in this field was Burns, and Hoffman HG was the most productive author, leading many studies on patients with burn pain. The reference with the most citation burst was a study on the verification of new hardware in pain control. The keywords with the highest citation bursts related to various situations of pain such as "burn pain," "wound care," "low back pain," and "phantom limb." Conclusions: VR has been applied in various clinical situations for pain management, among which burns and pediatric surgery have achieved satisfactory results. We infer that VR will be extended to more clinical pain situations in the future, such as pain control in wound care, low back pain, and phantom limb pain. New research hot spots will include the development of software and hardware to improve the immersive experience of VR for pain control. However, our work was based solely on English literature from the Web of Science database. For future studies, we recommend that researchers explore literature from multiple databases to enhance the scope of their research.

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

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,659
Score d'incertitude au seuil0,941

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0760,298
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,331 · 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

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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