50 years of methylprednisolone application in spinal cord injury: a bibliometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,072 | 0,116 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».