A Bibliometric Analysis of Research Trends in Neck Pain from 2000 to 2025
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This paper conducts a bibliometric analysis of the literature on neck pain research from 2000 to 2025, aiming to comprehensively and systematically understand the research landscape, hotspots, and frontier trends in this field, providing a reference for future research directions. Methods: Data were sourced from the Web of Science Core Collection, with the search term TI = “neck pain,” covering the time span from 2000 to 2025, resulting in 2746 articles. Software such as CiteSpace V6.3.R1 and VOSviewer 1.6.20 was used to analyze publication volume, countries, authors, institutions, keywords, and co-citation networks. Results: The number of publications in neck pain research has been increasing year by year, indicating a rising level of research activity. Authors like Falla, D, Jull, G, and institutions such as Univ Queensland and Univ Toronto have significant influence in this field. Co-occurrence analysis of keywords shows that “neck pain,” “low back pain,” and “disability index” are high-frequency keywords, reflecting research hotspots such as the characteristics and treatment of neck pain and its interrelation with pain in other regions. Timeline analysis and keyword emergence analysis reveal the frontiers and development trends in this field, such as the growing attention on emerging therapeutic methods like “exercise therapy” and “dry needling,” while keywords like “intensity,” “individuals,” and “quality” indicate an increasing emphasis on personalization, precision, and quality control in the treatment process. Conclusion: The field of neck pain research is continuously expanding and deepening. Future research should further investigate the pathogenesis of neck pain, its associations with other conditions, the refinement of assessment methods, and the development of innovative rehabilitation strategies. Emphasis should also be placed on interdisciplinary collaboration to provide more robust theoretical foundations and practical guidance for the clinical treatment and rehabilitation management of neck pain.
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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 | 0,009 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,178 | 0,229 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».