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Enregistrement W4392368523 · doi:10.1016/j.heliyon.2024.e27340

The bibliometric analysis of extended reality in surgical training: Global and Chinese perspective

2024· article· en· W4392368523 sur OpenAlexaboutno aff
Wei Li, Siyuan Ma, Lei Zhou, Lars Konge, Junjun Pan, Jialiang Hui

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Virtual realityTraining (meteorology)Computer scienceGeographyHuman–computer interactionArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: The prospect of extended reality (XR) being integrated with surgical training curriculum has attracted scholars. However, there is a lack of bibliometric analysis to help them better understand this field. Our aim is to analyze relevant literature focusing on development trajectory and research directions since the 21st century to provide valuable insights. Methods: Papers were retrieved from the Web of Science Core Collection. Microsoft Excel, VOSviewer, and CiteSpace were used for bibliometric analysis. Results: Of the 3337 papers published worldwide, China contributed 204, ranking fifth. The world's enthusiasm for this field has been growing since 2000, whereas China has been gradually entering since 2001. Although China had a late start, its growth has accelerated since around 2016 due to the reform of the medical postgraduate education system and the rapid development of Chinese information technology, despite no research explosive period has been yet noted. International institutions, notably the University of Toronto, worked closely with others, while Chinese institutions lacked of international and domestic cooperation. Sixteen stable cooperation clusters of international scholars were formed, while the collaboration between Chinese scholars was not yet stable. XR has been primarily applied in orthopedic surgery, cataract surgery, laparoscopic training and intraoperative use in neurosurgery worldwide. Conclusions: There is strong enthusiasm and cooperation in the international research on the XR-based surgical training. Chinese scholars are making steady progress and have great potential in this area. There has not been noted an explosive research phase yet in the Chinese pace. The research on several surgical specialties has been summarized at the very first time. AR will gradually to be more involved and take important role of the 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,418
Score d'incertitude au seuil0,934

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0070,086
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,347 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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