Prehabilitation of surgical patients: a bibliometric analysis from 2005 to 2023
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Good preoperative conditions help patients to counteract surgical injury. Prehabilitation is a multimodal preoperative management strategy, including physical, nutritional, psychological, and other interventions, which can improve the functional reserve of patients and enhance postoperative recovery. The purpose of this study is to show the evolution trend and future directions of research related to the prehabilitation of surgical patients. METHODS: The global literature regarding prehabilitation was identified from The Web of Science Core Collection database. Bibliometric methods of the Bibliometrix package of R (version 4.2.1) and VOSviewer were used to analyze publication trends, cooperative networks, study themes, and co-citation relationships in the field. RESULTS: A total of 638 publications were included and the number of publications increased rapidly since 2016, with an average annual growth rate of 41.0%. "Annals of Surgery", "British Journal of Surgery" and "British Journal of Anesthesia" were the most cited journals. Experts from the USA, Canada, the UK, and the Netherlands contributed the most in this field, and an initial cooperative network among different countries and clinical teams was formed. Malnutrition, older patients, frailty, and high-risk patients were the hotspots of recent studies. However, among the top 10 cited articles, the clinical effects of prehabilitation were conflicting. CONCLUSION: This bibliometric review summarized the most influential publications as well as the publication trends and clarified the progress and future directions of prehabilitation, which could serve as a guide for developing evidence-based practices.
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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 | 0,005 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,127 | 0,182 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».