A review and bibliometric analysis of global research on non-pharmacologic management for neonatal and infant procedural pain
Notice bibliographique
Résumé
Repeated and prolonged exposure to pain can impair neurodevelopmental, behavioral, and cognitive outcomes in newborns. Effective pain management of newborns is essential, but there is no comprehensive analysis of the status of neonatal pain non-pharmacologic management research. Original publications related to the non-pharmacological management of neonatal pain were obtained from the Web of Science Core Collection (WOSCC) between 1989 and 2024. CiteSpace and VOSviewer were used to extract information about countries/regions, institutions, authors, keywords, and references to identify and analyze the research hotspots and trends in this field. 1331 authors from 51 countries and 548 institutions published studies on the non-pharmacological management of neonatal pain between 1989 and 2024, with the number of publications showing an overall upward trend. Canada emerged as the leading country in terms of publication volume, with the University of Toronto and The Hospital for Sick Children identified as key research institutions. High-frequency keywords included "procedural pain," "management," "sucrose," "analgesia," and "preterm infant," resulting in 11 clusters. Keyword emergence analysis revealed that "neonatal pain," "analgesia," "oral sucrose," and "oral glucose" were research hotpots. Analysis of highly cited papers showed that the most referenced articles were published in the Clinical Journal of Pain. Researchers' interest in neonatal procedural pain has increased significantly over the past 30 years. This article can serve as a theoretical reference for future research on mild to moderate pain in neonates and infants, and it can provide ideas for exploring novel and secure pain management strategies.
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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 | 0,011 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,148 | 0,201 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».