Global Trends in Cadaver Donation and Medical Education Research:A Bibliometric Analysis Based on VOSviewer and CiteSpace (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND The cadaver serves as a crucial resource in medical education, research, and clinical practice, as well as a vital foundation for fundamental medical experimental teaching. OBJECTIVE This study aims to employ bibliometric analysis to create a knowledge map of cadaver donation in medical education, identify global trends, anticipate future research directions, and offer a foundation for upcoming investigations. METHODS Articles and review papers concerning cadaver donation and medical education, with a final search cutoff of January 10, 2025, were systematically retrieved from the Web of Science Core Collection database. Two reviewers carefully examined the initial set of articles based on titles and abstracts to exclude irrelevant ones. The selected publications were then analyzed and visualized for country, institution, author, reference, journal, and keywords using CiteSpace 6.3R3, VOSviewer 1.6.19, and the Online Analysis Platform of the Literature Metrology Database. RESULTS Our analysis shows a steady rise in the total number of publications, with a significant spike after 2020, reaching its peak in 2024. The United States was a major contributor, accounting for 21.2% (303/1114) of all publications, while McGill University and The University of Sydney were the leading institutions. Prominent authors in this field included De Caro Raffaele, Macchi Veronica, Porzionato Andrea, Stecco Carla, and Dhanani Sonny. The most frequently co-cited reference was "Bodies for Anatomy Education in Medical Schools: An Overview of the Sources of Cadavers Worldwide." The journal Anatomical Sciences Education published the most articles in this area and received the highest citation count. Cluster analysis of keywords revealed that "kidney transplantation," "gross anatomy education," and "brain death" were key research topics, while burst analysis of keywords identified "public perception" and "anatomical science" as emerging areas of investigation. CONCLUSIONS The study underscores the dynamic progress of cadaver donation research and global cooperation, focusing on important countries, institutions, authors, and journals. These elements are pivotal in driving the development of cadaver donation and shaping the direction of future research in medical education. Future studies should prioritize increasing public awareness of cadaver donation to further foster the expansion of medical education.
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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 | 0,017 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,250 | 0,287 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».