Research trends and hotspots on septic shock: a bibliometric study and visualization analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Septic shock, the most severe stage of sepsis, causes potential circulatory failure and abnormal cell metabolism which are severe enough to affect prognosis, increase mortality, and impose significant burdens on the medical system. Despite a growing number of studies exploring the pathophysiology, epidemiology, and risk factors, research trends and hotspots in septic shock remain lacking. This study aims to create a visual knowledge map, identify research hotspots, and predict prospective trends based on bibliometric analysis. Methods We searched for publications related to septic shock in Web of Science Core Collection up to June 15, 2023. CiteSpace5.5 R2, VOS viewer and Pathfinder were used to evaluate the annual publications, countries, institutions, journals and keywords. We also analyzed the collaboration among countries, institutions and authors, and identified research hotspots and frontiers. Results A total of 4,208 English papers were included in the analysis, and the annual publication displayed a slow upward trend. In terms of publication volume, the top three countries were the United States, France, and Germany, and the University of Pittsburgh (the United States) ranked first (n = 85) among all institutions, with Jeanlouis Vincent from Erasmus Medical Center (Netherlands) as the most published author (n = 32). According to the collaborative network, the United States had the highest level of cooperation, and the University of Pittsburgh, the University of Toronto, and Columbia University were the institutions with the most foreign cooperation. Additionally, the co-author network revealed that scholars such as Jeanlouis Vincent, Rinaldo Bellomo, and Djillali Annane, had the strongest collaborations. The co-citation network showed that the top 3 most cited articles were: Singer M (2016), Rhodes A (2017), Dellinger RP (2013), and the top 3 most cited journals were Crit Care Med (3,664 times), N Engl J Med (3,207 times), Intens Care Med (3,096 times) in this field. In the keyword co-occurrence network, the most frequent keywords were “septic shock” (2531), “sepsis” (1667), and “mortality” (569), indicating the current research hotspots. Pathobiology, fluid therapy, and endotoxic septic shock were emerging trends in research. Conclusion By using bibliometrics, this study reviewed the studies in septic shock and revealed the hotspots and cutting-edge trends, including the pathogenesis of complications, the development of new biomarkers, the timing and methods of alternative treatments, and the rehabilitation trajectory, etc., which provided a reference for subsequent studies in septic shock.
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 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 | 0,008 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,157 | 0,196 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».