Trends and Emerging Research Areas in Postoperative Sleep Disturbances: A Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Postoperative sleep disturbance (PSD) is highly prevalent and significantly affects patient prognosis. Studies on PSD have received increasing attention, resulting in a surge in related publications. However, comprehensive analyses that can objectively reflect changes in scientific knowledge and identify the latest research trends in this field are lacking. Methods: Articles and reviews focusing on PSD were extracted from the Web of Science Core Collection database. Bibliometrix, VOSviewer, and CiteSpace were used to conduct bibliometric analysis and map the visualization network. Results: A total of 1,559 publications were extracted from the database, including 1,370 articles and 189 reviews. There has been a consistent increase in the number of publications, with an average annual growth rate of 16.56%, led by the United States in terms of research output. Notably, the University of Toronto was a prominent contributor. Co-cited reference network analysis revealed 17 well-structured networks (Q = 0.8174, S = 0.9441). Six major research trends were identified: mechanisms of sleep related to anesthesia, role of melatonin in sleep disturbances, pain management strategies, effects of analgesic drugs, impact of dexmedetomidine on sleep quality, and postoperative recovery. Keywords analysis highlighted the emerging roles of dexmedetomidine, neuroinflammation, and acupuncture. Conclusion: Bibliometric analysis provides a helpful summary of postoperative sleep disturbances that have changed over time, by identifying knowledge points and developing trends. Future research should focus on integrating multidisciplinary approaches, exploring neuroinflammation, evaluating non-pharmacological interventions and long-term outcomes, which will advance scientific knowledge, enhance clinical practice, and improve patient outcomes and quality of life.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,099 | 0,297 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».