Transcranial magnetic stimulation in neurological rehabilitation: A bibliometric mapping of 34 years of literature
Notice bibliographique
Résumé
Aim: This study aims to analyze the global research landscape on transcranial magnetic stimulation (TMS) in neurological rehabilitation using bibliometric methods.It investigates publication trends, key authors and institutions, international collaboration patterns, and disease-specific research distribution to highlight current progress and research gaps.Material and Methods: A total of 2,245 English-language publications from 1991 to 2025 were retrieved from the Web of Science Core Collection (WoSCC) using a specific search strategy targeting TMS, rehabilitation, and neurological disorders.Bibliometric and scientometric analyses were conducted using Biblioshiny and VOSviewer.Analyses included productivity trends, citation metrics, keyword co-occurrence, thematic clustering, and collaboration networks.Results: The number of TMS-related publications in neurorehabilitation showed a sharp increase after 2015, with an average annual growth rate of 13.8%.Stroke, spinal cord injury, Parkinson's disease, and multiple sclerosis were the most studied conditions, whereas cerebral palsy, traumatic brain injury (TBI), and ALS remained underrepresented.The most prolific countries were the United States, China, Italy, Canada, and the UK.Institutional and co-authorship networks were primarily centered in North America and Western Europe.Keyword mapping revealed prominent themes, including motor recovery, neuroplasticity, and functional improvement.Discussion: This is the first bibliometric study to offer a comprehensive overview of TMS in neurological rehabilitation across multiple disease groups.The findings reveal both significant growth in scientific activity and persistent underrepresentation of certain disorders like ALS and cerebral palsy.Future research should prioritize these gaps through multicenter, long-term studies to broaden the clinical application of TMS in neurorehabilitation
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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.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
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 | 0,006 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,188 | 0,174 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».