Bibliometric analysis on Deep Brain StimulationProcedures Conducted Between 2000-2023
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Deep brain stimulation (DBS) is a treatment method that uses electrodes to stimulate the brain, affecting brain activity and potentially causing medical conditions. It is commonly used to treat Parkinson's disease, essential tremor, dystonia, epilepsy, Tourette syndrome, and obsessive-compulsive disorder. This bibliometric study examines advanced bibliometric parameters in articles published since 2000, focusing on trends in publishing organizations, countries, funding sources, international collaborations, and trend keywords. Materials and Methods: We have searched the Web of Science database to find articles on DBS which published since 2000. The search was performed by using the MESH keywords releated to "Deep brain stimulation". Results: This study presents a comprehensive analysis of 4,601 articles on Deep Brain Stimulation (DBS) from 2000 to 2023, focusing on publication trends, properties, funding, country contributions, and international collaborations. Noteworthy findings include a peak of 413 publications in 2020 and 14,992 citations in 2021. The overall trajectory demonstrates a significant increase in scientific output, with an average of 31.9 citations per article. Publication properties reveal diverse access categories, including 66 Early Access and 2,136 Open Access articles. The majority of records are in the Science Citation Index Expanded (93.980%). Clinical Neurology dominates research topics with 63.464% representation. Funding sources highlight major contributions from the USA, Germany, and China. The USA leads in research output, while the University of Toronto tops institutions. Major journals include "Stereotactic and Functional Neurosurgery" and "Movement Disorders." Keyword analysis emphasizes common themes like "deep brain stimulation" and "Parkinson's disease." International collaborations involve researchers from 75 countries, with the USA leading in total link strength. This study contributes valuable insights into the global landscape of DBS research. Conclusion: This analysis highlights the dynamic nature of Deep Brain Stimulation research, highlighting global collaboration and diverse topics, emphasizing the crucial role of key countries, institutions, and journals.
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 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 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,144 | 0,216 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».