Cronología e impacto de la investigación global sobre dolor crónico postoperatorio: análisis bibliométrico de 40 años de investigación
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To describe the chronology, evolution and impact of global research into chronic postoperative pain. Materials and methods: A bibliometric study was conducted using the Scopus database. A structured search was designed and validated, thereby allowing the collection of metadata, which were analyzed through the Bibliometrix package of the R programming language. The study involved the description of the general characteristics, evolution and calculation of impact metrics of global research into chronic postoperative pain. Results: The study included 1,496 documents, which spanned from 1983 to 2023. Original articles accounted for 70.7 % (n =1,059) of the total output, followed by reviews (n = 357; 23.8 %). There was an international collaboration rate of 15.6 %, and there has been sustained growth in output since 1983, with a sharp increase in the last 13 years, 2022 being the most prolific one (n =191 published documents). It was identified that Canada and Denmark lead the impact of global research and have the most productive authors and institutions. However, the United States is the most prolific country because it leads significant collaboration, mainly with European and Latin American countries. Neuropathic pain, risk factor assessment and pain management were identified as some of the most frequent topics. Over the past approximately 10 years, there has been persistent interest in research on quality of life, prediction, prevention, and risk factor assessment. Recently, there has been interest in studying pain in video-assisted thoracoscopic surgery and developing predictive models. Conclusions: The study revealed sustained growth in global research on chronic postoperative pain over the past 40 years. Such growth has been mainly led by Canadian and Danish institutions, despite the United States being the most prolific country. Moreover, there has been a significant transition in the studied topics, moving from the use of drugs and identification of risk factors to the study of predictive models, data systematization, and video-assisted surgery.
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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 | 0,024 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,203 | 0,219 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».