Bibliometrics And Visualisation Analysis Of Literature On Intrauterin Insemination In Obstetrics Gynecology Research Area (2013-2023)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Intrauterine insemination (IUI) is a non-invasive, cost-effective assisted reproductive technique widely recognized as the primary intervention and first-line treatment for unexplained infertility. However, no comprehensive bibliometric studies have been conducted to analyze the latest findings and developments in this field. This study aims to evaluate the scientific literature on IUI. Materials and Methods: This bibliometric study utilized the Web of Science database to identify articles related to IUI. All search results were exported and cited in plain text formats to create source files for analysis. The data were then examined using Biblioshiny (version 2.0) and VOSviewer software. The analysis covered annual publication trends, authorship distribution by country and academic institution, journal distribution, author productivity, and keyword usage. Results: As of October 1, 2023, the Web of Science SCIE database contained 24,835 publications, with 18,425 published since 2000 and 9,750 since 2013. After filtering, 964 articles from 55 different sources were analyzed. The dataset, spanning 2013 to 2023, had a mean document age of 5.21 years and an average of 14.95 citations per document, with an annual growth rate of 5.27%. The United States, the Netherlands, and China were the top three contributing countries. Leading academic affiliations included the University of Amsterdam, Harvard University, and McGill University. "Fertility and Sterility" and "Human Reproduction" were the most frequently cited journals. Keyword analysis identified key terms in IUI research, highlighting emerging trends and research priorities. Conclusions: This study provides an overview of the current state and trends in IUI research. The findings offer valuable insights into collaboration patterns, research hotspots, and emerging frontiers, which may benefit researchers and clinicians in the field.
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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 | 0,003 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,061 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».