Data from China: Analysis of Research Hotspots in the Field of Digital Therapeutics in the Chinese Context (1989–2021)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: China is globally leading in digitalization. However, due to language barriers, there are few international studies on digital medicine based on the Chinese context. This paper focuses on Chinese data to explore the distribution and characteristics of research hotspots in the field of digital therapy in China. Methods: By quantifying the published literature on digital therapy from 1989 to 2021 in the authoritative Chinese database CNKI, keyword maps were drawn to sort out specific research directions and hotspot distributions in the field of digital therapy in China, and to predict future research trends and challenges. The literature was retrieved from the CNKI database, exported, and converted into CiteSpace 5.7.R2 software for solving six quantitative indicators, clustering, and map drawing. Under the guidance and constraints of the results, the development context, research directions, core keywords, and hotspots in the field of digital therapy were analyzed. Results: A total of 458 articles were included. The clustering was credible (Q = 0.8379>0.3; mean S = 0.9447>0.6), and 19 significant research directions were obtained (S>0.6). Four high-frequency core keywords (F>33) and eight high-centrality core keywords (C>28) were identified; there were no prominent nodes. Conclusion: In the field of digital therapy represented by Chinese literature, there are four mainstream research directions: exploration of digital medical theoretical concepts, multi-field integration of digital medical extensions, digital applications in specific disease scenarios, and infrastructure and policy support. However, from the perspective of literature centrality and mutation indicators, a solid theoretical core and landmark technological breakthroughs have not yet been formed, highlighting the huge potential and challenges of future research and application in this field in the Chinese context.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,045 | 0,064 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».