Trends in exercise therapy research for neurological diseases: a bibliometric and visualization approach from 2000 to 2024
Notice bibliographique
Résumé
Background: Neurological disorders are one of the major global health burdens, and exercise therapy has been widely recognized as a beneficial intervention. However, the existing literature has primarily focused on summarizing the interventions, complications, and influencing factors, with relatively limited systematic comparisons and summaries. Methods: This study employed a bibliometric analysis approach, using VOSviewer and CiteSpace software to analyze the literature on the application of exercise therapy in neurological disorders from 2000 to 2024, including annual publication volumes, countries/regions, institutions, authors, journals, keyword co-occurrences, keyword clustering, keyword timelines, and keyword bursts. Results: The study found that the United States is the leading contributor in this field, and the University of Toronto and the University of Illinois are the most active research institutions. Keyword analysis revealed that the research hotspots in this field are concentrated on the role of exercise therapy in the prevention, treatment, rehabilitation, and improvement of quality of life for neurological disorders, and are gradually delving into its potential physiological mechanisms. Conclusion: This study provides valuable references for subsequent research in this field, helping to track the research frontiers and predict future research directions. Future research could further explore the specific mechanisms and clinical efficacy for different neurological diseases, providing more targeted evidence for clinical practice.
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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 | 0,012 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,180 | 0,198 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 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) | 0,004 | 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 ».