Development Studies on Treatment of Vomiting and Nausea: Bibliometrical Analysis from the Years 1946-2024
Notice bibliographique
Résumé
Nausea is the most common thing in pregnancy that is a symptom of discomfort that occurs in the early stages of pregnancies. This event has a considerable physical, social and psychological impact on women. The emotional and physical impact includes feelings of anxiety about the possibility of affecting the fetus. Research on the implementation of vomiting nausea in pregnancy found as many as 3030 articles, taken from the Pubmed database between 1875 and 2024. The purpose of the bibliometric analysis is to find out the research trends, the most widely used keywords, the journal of the most publishers, the author's instance and the country of collaboration of the author of the article. The keywords most commonly used by the authors are human, female, pregnancy, hyperemesis gravidarum, vomiting, nausea, treatment outcome. The American Journal of Obstetrics and Gynecology ranks first as the most widely published journal on Treatment vomiting and nausea, with a total of 144 articles. The highest affiliation of authors is from the University of Amsterdam and the Université de Californie, which have a total of 75 authors in common. The University of Toronto is in the next position with 64 authors, followed by the university of Cambridge with 70 authors. Multiple Country Publications (MCP) and Single Country Publication (SCP) collaborations are from the United States, China and Canada.
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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 | 0,009 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,153 | 0,218 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».