Two decades of the International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF) in health research: a bibliometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
: We conducted a twenty-year bibliometric analysis of scientific literature, focusing on the trends of The International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF) use in health research. : We retrieved 3'467 documents published between 2002 and 2022, sourced from the Web of Science Core Collection database. We used the Bibliometrix and VoSviewer tools for descriptive analyses and data visualization. : Our findings indicate a significant increase in ICF application since 2011, with an average annual growth rate of 13.19%. Prominent contributions were observed globally, with notable outputs from the U.S., Canada, Germany, the Netherlands, and Switzerland. The Ludwig Maximilian University Munich, Swiss Paraplegic Research, and McMaster University authored a quarter of the documents (24.6%). Collaboration networks of countries and institutions revealed robust partnerships, particularly between Germany and Switzerland. "Rehabilitation" was the most frequently occurring keyword, although a thematic shift towards epidemiology, aging, and health-related quality of life was observed post-2020. While rehabilitation remained the primary thematic focus, literature post-2020 highlighted epidemiology as a growing area of interest. : A steady increase in ICF-based research mirrors the rising interest in a biopsychosocial and person-centered approach to healthcare. However, the literature is primarily produced by high-resource countries, with underrepresentation from low and middle-resource countries, suggesting an area of future research to address this discrepancy.
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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 | 0,041 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,175 | 0,256 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».