Mapping Theme Trends and Recognizing Hot Spots in Acute Spinal Cord Injury: A Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acute spinal cord injury causes severe motor and sensory dysfunction, significantly burdening individuals and society. This study uses bibliometric analysis to identify research trends and key areas, providing insights for future advancements in treatment. METHODS: Scientific publications on acute spinal cord injury were collected from PubMed and the Web of Science Core Collection between 2000 and 2022. Data were analyzed using Bibliometric, CiteSpace, and Bibliographic Item Co-occurrence Matrix Builder, with gCLUTO applied for co-word bicluster analysis based on MeSH term matrices. RESULTS: Two thousand five hundred thirteen publications on acute spinal cord injury were published, with the number of articles increasing annually from 38 to 268. Spinal cord has emerged as the leading journal in this field, and the United States maintains its dominant position in global research impact. The University of Toronto ranks first among research institutions, with significant contributions from researchers such as Fehlings and Kwon. Research on acute spinal cord injury primarily focuses on 7 key areas: metabolism, pharmacology, surgical timing, rehabilitation, pathology, clinical predictors, and diagnostic imaging. CONCLUSIONS: Our study reveals substantial growth in acute spinal cord injury research over the past 2 decades, emphasizing leading countries, researchers, institutions, and journals. Animal models remain pivotal in drug development for basic medicine and neuroscience. Consensus has been reached among experts regarding the timing of surgical intervention, while artificial intelligence and multidisciplinary approaches are emerging as promising avenues for comprehensive treatment. Additionally, ongoing research into spinal cord injury pathophysiology provides essential guidance for pharmacological and surgical treatments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,281 | 0,411 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».