Research hotspots and frontiers of neuromodulation technology in the last decade: a visualization analysis based on the Web of Science database
Notice bibliographique
Résumé
Background: Since the 1990s, neuromodulation technology has experienced rapid advancements, providing new therapeutic approaches for clinical rehabilitation in neurological disorders. The objective of this study is to utilize CiteSpace and VOSviewer to investigate the current research status, key topics, and future trends in the field of neuromodulation technology over the past decade. Methods: Relevant literature in the field of neuromodulation technology published in Web of Science database from January 1, 2014 to June 18, 2024 were retrieved, and imported into CiteSpace and VOSviewer for visualization. VOSviewer was used for counties, institutions, authors and keywords analyses. CiteSpace was used for presentation visualization analysis of co-cited references, keywords clusters and bursts. Results: This study encompasses a total of 1,348 relevant publications, with the number of publications showing an increasing trend year by year. The most significant growth was observed between 2020 and 2021. The United States, China and the United Kingdom are the three leading countries with high output in this regard. The top three institutions in terms of the publication volume are Harvard Medical School, the University of Toronto and Stanford University. Keyword co-occurrence and cluster analysis identified that deep brain stimulation, transcranial magnetic stimulation, transcranial direct current stimulation, and focused ultrasound stimulation are the most widely used central nerve stimulation techniques in neuromodulation. The treatment of intractable chronic pain also emerged as a key focus within neuromodulation techniques. The recent keywords bursts included terms such as recovery, movement, nucleus, modeling and plasticity, suggesting that the future research trend will be centered on these areas. Conclusion: In conclusion, neuromodulation technology is garnering increasing attention from researchers and is currently widely used in brain diseases. Future research is expected to delve deeper, particularly into exploring deep brain structure stimulation targets and restoring motor function based on neuroplasticity theory.
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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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,073 | 0,078 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».