Global Trends of Mechanical Thrombectomy in Acute Ischemic Stroke Over the Past Decade: A Scientometric Analysis Based on WOSCC and GBD Database
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To present a global overview of the current research landscape and emerging trends in mechanical thrombectomy for acute ischemic stroke (AIS) over the past decade. METHODS: A thorough search was conducted on the Web of Science on May 20, 2024, focusing on original articles and reviews in English. Bibliometric tools were employed to make a network analysis and visual representation. Additionally, data on disability-adjusted life years, prevalence, and incidence of ischemic strokes were extracted from the Global Burden of Disease database. RESULTS: A total of 7776 papers were included, indicating a steady increase from 169 to 1311 between 2014 and 2023. The United States led in core publications with 2887 papers. The incidence and disability-adjusted life years of ischemic stroke have continued to rise in Asia but have recently declined in North America and European countries. The University of Calgary emerged as the leading institution and Mayank Goyal was the most prolific author. Neurointerventional Surgery was the top contributing journal with 790 articles. The analysis identified 6332 keywords forming 5 clusters, with "mechanical thrombectomy" serving as the largest cluster, focusing mainly on interventional thrombectomy techniques for AIS. The term "tissue plasminogen activator" exhibited strong burst strength of 46.58. Keywords such as "injury", "diagnosis", "posterior circulation", and "severity" burst in 2020 and lasted until 2024. CONCLUSIONS: Interest in mechanical thrombectomy for AIS was progressively increasing. Future research directions may include minimizing intraoperative injuries, refining diagnostic techniques, investigating interventions for posterior circulation, and tailoring thrombectomy strategies based on stroke severity and large vessel occlusion etiology.
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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 | 0,006 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,145 | 0,180 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».