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Enregistrement W4409984169 · doi:10.1055/a-2572-6428

Research Progress in Pediatric Lung Transplantation: A Bibliometric Analysis

2025· article· en· W4409984169 sur OpenAlexaboutno aff
Quan Yuan, Zixiong Shen, Zhiqin Li

Notice bibliographique

RevueThe Thoracic and Cardiovascular Surgeon · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLung transplantationBibliometricsMedicineTransplantationIntensive care medicineLibrary scienceComputer scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pediatric lung transplantation is considered to be an effective treatment for end-stage lung disease in children, and this study mainly conducts a bibliometric analysis in the field of pediatric lung transplantation.We used the web of science databases to perform a bibliometric analysis of the progress of research in the field of pediatric lung transplantation from 1996 to 2024. In addition, we used VOSviewer software and the "bibliometrix" package in R to visualize and analyze the authors, countries, journals, institutions, and keywords of the literature.We identified 359 literature studies related to pediatric lung transplantation, which were cited 6,387 times by 1,400 journals. The journal with the highest number of average citations was the "New England Journal of Medicine," while the journals with the highest number of publications were the "Journal of Heart and Lung Transplantation and Pediatric Transplantation." The United States was the country with the highest number of publications (64.3%), followed by the United Kingdom (11.1%) and Canada (8.08%).Research in the field of pediatric lung transplantation is currently on the rise, while research is still dominated by developed countries, with most developing countries in their infancy. Against the background of COVID-19 and global health challenges, the unique need for pediatric lung transplantation is becoming a trend.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0330,129
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,362 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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