MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4401981466 · doi:10.2196/preprints.65502

Global trends and hotspots of the digital therapeutics in rehabilitation: A bibliometric analysis. (Preprint)

2024· preprint· en· W4401981466 sur OpenAlexaboutno aff
Runting Ma, Yuan Chen, Huiyan Song, Yixin Wei, Qiang Gao

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintRegional scienceGeographyComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNSTRUCTURED Background: Digital therapeutics (DTx) are emerging as a dynamic field at the intersection of healthcare and technology, utilizing software-driven interventions to prevent, manage, or treat medical conditions. Within rehabilitation, DTx has gained prominence for its potential to improve patient outcomes and refine therapeutic strategies. This paper conducts a bibliometric analysis of existing literature to uncover current research trends and offer insights for future investigations. Methods: The Science Citation Index Expanded database from the Web of Science Core Collection was used to retrieve articles and reviews related to digital therapeutics in rehabilitation. The data were subjected to systematic analysis using the VOSviewer and Citespace software tools, which facilitated the examination of publication data at the country, institutional, author, journal, citation, and keyword levels. Results: A total of 6,593 papers published between 2000 and 2024 were reviewed. The volume of publications has steadily increased over the past two decades, reaching a peak in 2022 (n = 832). Leading contributors to research output and citation impact include the USA, Italy, China, Canada, and England. Current research hotspots include the efficacy of DTx in rehabilitation, with a focus on innovative applications in psychiatric disorders, telerehabilitation, and cognitive rehabilitation. The top 10 researchers were all from Italy, and half of them were affiliated to the Centro Neurolesi Bonino Pulejo Messina, and all had higher citations than those from other Italian organisations. Conclusions: This study represents the first comprehensive bibliometric analysis of DTx within the rehabilitation field. It identifies current research frontiers and emerging directions, serving as a valuable resource for scholars and researchers investigating DTx's impact on rehabilitation practices.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,868
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,1320,219
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,347 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetTelemedicine and Telehealth Implementation→Travaux en français237 207→