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Enregistrement W4406108807 · doi:10.1111/os.14347

Research Progress and Hot Topics in Telerehabilitation for Hip or Knee Arthroplasty

2025· review· en· W4406108807 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Surgery · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Sichuan ProvinceChina Association for Science and TechnologySichuan UniversityWest China Hospital, Sichuan UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaDepartment of Science and Technology of Sichuan ProvinceChina Postdoctoral Science Foundation
Mots-clésTelerehabilitationArthroplastyWeb of scienceBibliometricsMedicineLibrary scienceMedical educationComputer scienceHealth carePolitical scienceMeta-analysisTelemedicineSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Many publications on telerehabilitation for hip or knee arthroplasty have been published in recent years. However, no specific studies have attempted to characterize research hotspots, global research collaborations, or trends related to telerehabilitation after hip or knee arthroplasty. Therefore, the aim of this bibliometric analysis was to provide an overview of the current status of research and map the research landscape on telerehabilitation for joint replacement to understand current trends, identify research gaps, and guide future research directions. METHODS: The Web of Science Core Collection and PubMed were comprehensively searched to identify all relevant English-language documents published from 2003 to June 7, 2024. Data from these published studies were then cleaned and structured. CiteSpace and VOSviewer were used to conduct the bibliometric visualization and comparative analysis of countries, institutions, journals, authors, references, and keywords. Then, the map illustrating the research hotspots and knowledge structure was plotted based on the analysis results. RESULTS: A total of 229 records were obtained, and the number of articles published has increased steadily over the investigated period. The largest increase was observed in 2022. With the highest number of publications and centrality, the United States was the most influential country. The University of Sherbrooke was the most productive institution. Author Boissy P. ranked first in terms of the number of publications, while Tousignant M. ranked highest in cited authors, with 7 publications and 65 citations. The Journal of Arthroplasty published the greatest number of articles, with 29 publications. The most popular keywords from 2018 to 2023 were "home telerehabilitation," "older adults," and "physical therapy". In terms of the strongest citation burst, the top five keywords were associated with "total knee arthroplasty," "in home tele rehabilitation," "physical activity," "motion," and "range." The frontier keywords were "patient satisfaction," "mobile application," "self-efficacy," "fear avoidance model," "home assessment tool," and "cost benefit analysis." CONCLUSIONS: The current status and trends in telerehabilitation for hip or knee arthroplasty are presented. A major concern at present is physical therapy for home telerehabilitation in the elderly. In the future, mobile app-based telerehabilitation programs for arthroplasty will continue to be encouraged, and some outcomes, such as "patient satisfaction," "self-efficacy," and "cost benefit analysis," are expected to receive more attention. Our work will serve as a valuable resource, providing fundamental references and a directional guide for future research.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,160
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle