Visualisation of research hotspots in the surgical management of inflammatory bowel disease based on the web of science database
Notice bibliographique
Résumé
Objective In recent years, there has been a continuous growth in the number of publications related to surgical treatment of IBD globally. However, there is currently a scarcity of bibliometric analyses based on VOSviewer to evaluate the past and present global research in this field. This study aims to analyze the bibliometric characteristics of papers related to IBD surgery to reveal research hotspots and trends in this domain. Methods As of August 31, 2024, we retrospectively collected scientific papers on IBD surgery published in the Web of Science Core Collection. Bibliometric metadata from each selected paper was extracted for analysis. VOSviewer was utilized to visualize the results. Results A total of 6,239 papers met the inclusion criteria. The United States exhibited the highest total link strength and published the most papers ( n = 2,334). The University of Toronto's Temerty Faculty of Medicine was the most prolific institution ( n = 102), while Professor Shen Bo authored the most papers ( n = 120). The journal “INFLAMMATORY BOWEL DISEASES” published the highest number of relevant papers ( n = 741). Based on co-occurrence data, keywords were categorized into five clusters, with Cluster 1 and Cluster 2 containing the most prominent keywords. Conclusion In this study, a bibliometric analysis of IBD surgery research was conducted using VOSviewer. USA emerged as the leading country in this field and “INFLAMMATORY BOWEL DISEASES” is the most influential journal in this field. Scientists and research institutes all over the world should transcend national boundaries and establish deeper collaboration. The main focus of the research is on the use of robotic surgery in the treatment of IBD, which is essential to expand our understanding of surgical treatment of IBD and to optimise treatment outcomes. Further research in this area could greatly improve the effectiveness of personalised therapies.
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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 | 0,133 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,074 | 0,198 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».