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Enregistrement W4406392207 · doi:10.1007/s11255-025-04363-y

Current applications and research trends of ultrasound examination in acute kidney injury assessment: a bibliometric analysis

2025· article· en· W4406392207 sur OpenAlexaboutno aff
Jiawei Jiang, Jinqiang Zhou, Jiating Bao, Hongmei Gao

Notice bibliographique

RevueInternational Urology and Nephrology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Kidney Injury Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTianjin Science and Technology Program
Mots-clésMedicineNephrologyAcute kidney injuryUltrasoundIntensive care medicineInternal medicineMedical physicsRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Acute kidney injury (AKI) is a significant clinical condition, and ultrasound examination has emerged as a crucial non-invasive imaging method for assessing kidney status, especially in its diagnosis and management. This study aims to perform a bibliometric analysis to clarify current research trends in ultrasound assessment of AKI. METHODS: We conducted a literature search in the Web of Science database using keywords related to ultrasound examinations of acute kidney injury, up to November 15, 2023. The results were analyzed using the bibliometric software package in R. Relevant literature information was analyzed. RESULTS: A total of 1109 articles were included in the study. Research papers published between 2019 and 2024 demonstrated a significant upward trend. The United States, China, and Italy ranked as the top three countries in terms of publication volume. Among the top 10 research institutions with the highest number of publications, 6 are in the United States, with Université de Montréal being the institution with the most publications. Keyword trends focused on: resistive index, risk factors, therapy, glomerular filtration rate, survival, etc. CONCLUSION: This bibliometric study highlights the advancements in ultrasound examination for AKI and underscores the importance of such analyses in determining research trends. Future research should emphasize the integration of various imaging techniques to improve diagnostic accuracy and clinical management of AKI.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,101
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,786
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,101
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,2140,244
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,415 · 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

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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