A bibliometric study on trends in chiropractic research from 1920 to 2023
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: An increasing body of evidence suggests a positive role of chiropractic in the treatment of neuro-musculoskeletal disorders. This study aims to explore current research hotspots and trends, providing insights into the broad prospects of this field. METHODS: A bibliometric review was conducted on all chiropractic articles included in the Web of Science Core Collection before December 31, 2023. RESULTS: Over the past century, the volume of research in the field of chiropractic has been fluctuating annually, with four peaks observed in total. The United States, Canada, Australia, and the United Kingdom are leading countries. Chu, Eric Chun-Pu is the author with the most publications, while Bronfort, Gert has the highest total citation count. The University of Southern Denmark has produced the most publications, while Queens University - Canada is the most central institution. The Journal of Manipulative and Physiological Therapeutics is the journal with the most publications and citations, while the Journal of the American Medical Association is the most central journal. The two most-cited articles were both authored by Eisenberg DM. Emerging keywords include "chronic pain" and "skills". The theoretical mechanisms and scientific basis of chiropractic, its clinical practice and safety, education and training, integration with other disciplines, and patient experiences and satisfaction are the frontiers and hotspots of research. CONCLUSION: This study integrates bibliometric analysis to summarize the current state of research and global network centers in the field of chiropractic, further highlighting the hotspots and trends in this field. However, Individual and national rankings should be interpreted with caution due to our focus on Web of Science rather than PubMed.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,059 | 0,066 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».