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Enregistrement W4407204588 · doi:10.1007/s00701-025-06443-5

50 years of methylprednisolone application in spinal cord injury: a bibliometric analysis

2025· review· en· W4407204588 sur OpenAlexaboutno aff
Mi Zhou, Zhengyu Xu, Lei Feng, Hao Zhong, Hongjiang Yang, Guangzhi Ning, Shiqing Feng

Notice bibliographique

RevueActa Neurochirurgica · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineNeuroradiologyInterventional radiologyMethylprednisoloneNeurosurgeryNeurologySpinal cord injurySpinal cordSurgeryPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Methylprednisolone (MP) is a synthetic glucocorticoid known for its anti-inflammatory and immunosuppressive effects, yet its application in global spinal cord injury (SCI) research has not been thoroughly summarized. This study aims to assess the current status and trends of methylprednisolone research in SCI, providing insights for future scholarly work. METHODS: Articles on methylprednisolone in SCI published from 1975 to 2023 were retrieved from the Web of Science database. Metrics such as publication counts, H-index values, and data on countries, institutions, authors, and journals were analyzed. Co-citation, collaboration, and co-occurrence analyses of keywords were performed using CiteSpace. RESULTS: A total of 1,651 articles were identified, and publication numbers showed a consistent annual increase. The United States and Canada led in publication counts, H-index values, and citations, with the University of Toronto and the Veterans Health Administration being significant contributors. Bracken M.B. was the leading author. The most frequent keywords included 'trauma,' 'lipid peroxidation,' 'dose response,' 'ischemia,' and 'methylprednisolone.' A co-occurrence analysis classified 225 keywords into three clusters, highlighting key research areas in SCI. CONCLUSIONS: These findings offer valuable insights into authors, countries, institutions, keywords, and research hotspots in SCI over the past 50 years, guiding future research directions in this field.

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

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0720,116
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,380 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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