EP115 Bibliometric analysis of research on the anesthesia in hip fracture over the last decade
Notice bibliographique
Résumé
Please confirm that an ethics committee approval has been applied for or granted: Not relevant Background and Aims A bibliometric approach using network analytical methods was applied to explore the research trends on anesthesia for hip fractures. Methods Publications related to anesthesia for hip fractures from 2013 to 2023 were retrieved from the Web of Science. The keywords were ‘Anesthesia and hip fracture’, ‘Anesthesia in hip fracture’, ‘Fascia Iliaca Block’, Fascia Iliaca Compartment Block’, and ‘Pericapsular Nerve Group Block’. The extracted records were analyzed in terms of publication year, research area, journal title, country, organization, authors, and keywords. The research trends on anesthesia for hip fractures were visualized using the VOSviewer program. Results Analyses of 1022 articles revealed that total number of publications has continually increased over the last decade (figure 1). The country producing the most articles was the US, followed by China, Turkey, England, Canada, and India (table 1). It was seen that most articles were published in Medicine, Cureus Journal of Medical Science, Journal of Orthopaedıc Trauma, Regional Anesthesia and Pain Medicine (table 1). A network analysis based on the cooccurrence of keywords revealed the following two major study designs: clinical study and research methodology. It was determined that there was an increase in the number of studies on anesthesia in hip fractures (figure 2). The most used keywords were hip fracture, pain, anesthesia, analgesia, nerve bloc, fascia iliaca compartment bloc, pericapsular nerve group bloc, fascia iliaca bloc, and femoral nerve bloc. Conclusions This study examined the research trends on anesthesia in hip fractures using bibliometric methods. Findings provide useful guidelines for researchers in searching for relevant topics.
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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 | 0,013 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,126 | 0,203 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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 ».