Bibliometric Analysis of the Top-100 Cited Articles on Postoperative Sleep During the Last 10 Years
Notice bibliographique
Résumé
Background The quality of postoperative sleep is vital for surgical patients. A large number of patients after surgery suffer from sleep disorders. There are plenty of studies on postoperative sleep disorders. The aim of this study is to do a bibliometric analysis of the top-100 cited articles on postoperative sleep during the last 10 years, providing some clues to the investigators. Methods Publication retrieval was conducted in Web of Science (WoS) Core Collection on 12 January 2024. The 100 most frequently cited articles on postoperative sleep were identified and analyzed by VOSviewer and Excel. We mainly analyzed the publication year, citations, usage count, author, institution, country/region, journal and keywords. Results The number of citations ranged from 20 to 124 in WoS Core Collection, with a median of 35 and a mean of 40.79. USA (n = 39), China (n = 22) and Canada (n=9) ranked top three in terms of the number of publications and citations. Univ Copenhagen, Univ Toronto, and Lundbeck Ctr Fast Track Hip & Knee Arthroplasty were the top three institutions leading the researches on postoperative sleep. The journals specialized in Anesthesiology recorded the most high-quality articles. Postoperative pain, sleep, sleep quality, quality of life and postoperative delirium were the highly used keywords, while general anesthesia, fatigue, cognitive impairment and postoperative cognitive dysfunction were the latest topics. Conclusion At present, postoperative sleep researches have focused on the impacts of postoperative sleep disorders and pharmacological therapies to postoperative sleep disorders. However, non-pharmacological management of postoperative sleep should be paid more attention in the future.
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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 | 0,006 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,173 | 0,184 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».