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Enregistrement W4395030071 · doi:10.4187/respcare.11616

The Top 100 Cited Articles Focusing on Acute Lung Injury and ARDS: Bibliometric and Visualization Analyses

2024· article· en· W4395030071 sur OpenAlexaboutno aff
Xinyue Song, Zixin Luo, Duoqin Huang, Xiao Li, Kang Zou

Notice bibliographique

RevueRespiratory Care · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth Commission of Jiangxi Province
Mots-clésMedicineARDSVisualizationIntensive care medicineLungInternal medicineData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In recent years, acute lung injury (ALI) and ARDS have emerged as critical health concerns, drawing considerable attention from clinicians. The volume of published articles on ALI/ARDS is on the rise, indicating the expanding research interest in this field. However, the precise quantity and quality of studies on ALI/ARDS remain unclear. Consequently, we employed bibliometric and visual techniques to comprehensively analyze the patterns and focal points of these articles. METHODS: To investigate the characteristics of highly referenced papers on ALI/ARDS and offer insights into the progress and advancements in research on ALI/ARDS, we conducted a comprehensive search in the core Web of Science database for cited articles using the terms "ALI," "acute lung injury," "ARDS," or "acute respiratory distress syndrome." A total of 60,282 citations were retrieved by narrowing the scope to reviews, articles, and publications in English. From the obtained citations, we selected materials for analysis from the top 100 articles with the highest number of citations. Subsequently, the articles were visualized and analyzed using VOSviewer, CiteSpace, and bibliometric techniques. This analysis focused on identifying trends related to authors, journals, countries, institutions, collaborative networks, key words, and other relevant factors in the field of ALI/ARDS research. RESULTS: (no. = 14). Among the 29 countries represented in the top 100 cited articles, the United States (no. = 51) emerged as the leading country in the number of publications, followed by Canada (no. = 19) (there was some overlap in paper output between countries due to co-publication). The 3 predominant keywords identified in studies within the ALI/ARDS domain were ALI, mechanical ventilation, and PEEP. CONCLUSIONS: This study provides a historical perspective on the scientific advancements in ALI/ARDS research, highlighting the need for further investigation and development in specific areas within the field. Bibliometric analyses revealed that the United States is the predominant force in the field of ALI/ARDS, contributing significantly to its development. Through an examination of highly cited papers on ALI/ARDS, we have identified global research trends, assessed the quality of studies, and identified hot topics in the field of ALI/ARDS.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devishigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie, Communication savante
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,2930,609
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0090,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,476
Tête enseignante GPT0,614
Écart entre enseignants0,138 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Bibliométrie

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeObservationnel · Autre devis
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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