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Enregistrement W4411264090 · doi:10.2478/fon-2025-0023

Trend in research and hotspot on exercise therapy at home for stroke patients: a bibliometric analysis

2025· article· en· W4411264090 sur OpenAlexaboutno aff
Muhammad Imron Rosadi, Fitri Arofiati

Notice bibliographique

RevueFrontiers of Nursing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHotspot (geology)Physical medicine and rehabilitationMedicinePsychologyPhysical therapyGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective This study aims to analyze research trends, co-authorship networks, and hotspots over the past decade regarding research on exercise therapy at home for stroke patients. Methods Articles on exercise therapy at home for stroke patients were routinely searched for in the SCOPUS database from 2013 to 2023. To evaluate and predict the most popular topics and trends in this field, the data collected from the reports are processed using the VOSviewer program. Results The final analysis covered 1943 articles. The number of publications has steadily increased over the past decade. The United States has made the most significant contributions in this field. The University of Toronto (Canada) and Cramer, S.C. were the most productive institutions and researchers. The journal Disability and Rehabilitation has the highest number of publications (Citescore 4.4; SJR 0.76). The research area in this field is predominantly dominated by medicine. The frequently occurring keywords include “stroke,” “rehabilitation,” and “telerehabilitation.” Innovations, such as telerehabilitation and virtual reality (VR), are emerging as key trends, enhancing patient engagement and accessibility in home-based therapy. Conclusions Using bibliometric analysis and network visualization, this study summarizes the latest research on home-based exercise therapy for stroke patients, highlighting the impact of innovative technologies, such as telerehabilitation and VR. This analysis identifies research gaps, trends, and popular subjects, providing a comprehensive framework for future studies on key topics, collaborative initiatives, and developmental patterns.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devishigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,1340,171
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,336 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Bibliométrie

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet · Autre devis
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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