Exploring the top-cited literature in telerehabilitation for joint replacement using the descriptive, diagnostic, predictive, and prescriptive analytics model: A thematic and bibliometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Telerehabilitation offers a novel approach supplementing or replacing traditional physical rehabilitation. While research on telerehabilitation for joint replacement (TJR) has expanded, no study has investigated the top 100 cited articles (T100TJR) using the descriptive, diagnostic, predictive, and prescriptive analytics (DDPP) model. This study aims to examine the features of T100TJR in TJR through the DDPP approaches. METHODS: A comprehensive search of the Web of Science Core Collection was conducted to locate all pertinent English-language documents from the database's inception until August 2, 2023. The T100TJR articles were then identified based on citation counts. The DDPP analytics model, along with 7 visualization techniques, was used to analyze metadata elements such as countries, institutions, journals, authors, references, and keywords. An impact timeline view was employed to highlight 2 particularly noteworthy articles. RESULTS: We analyzed 712 articles and observed a consistent upward trend in publications, culminating in a noticeable peak in 2022. The United States stood out as the primary contributor. A detailed examination of the top 100 articles (T100TJR) revealed the following leading contributors since 2010: the United States (by country), University of Sherbrooke, Canada (by institutions), 2017 (by publication year), and Dr Hawker from Canada (by authors). We delineated 4 major themes within these articles. The theme "replacement" dominated, featuring in 89% of them. There was a strong correlation between the citations an article garnered and its keyword prominence (F = 3030.37; P < .0001). Additionally, 2 particularly high-impact articles were underscored for recommendation. CONCLUSIONS: Telerehabilitation for TJR has seen rising interest, with the U.S. leading contributions. The study highlighted dominant themes, especially "replacement," in top-cited articles. The significant correlation between article citations and keyword importance indicates the criticality of keyword selection. The research underscores the importance of 2 pivotal articles, recommending them for deeper insights.
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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 | 0,015 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,157 | 0,155 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 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) | 0,003 | 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 ».