Neuroimaging in traumatic brain injury: a bibliometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Mild traumatic brain injury (mTBI), commonly referred to as concussion, accounts for the vast majority of TBI cases globally, yet remains challenging to define and manage due to its heterogeneous presentation and often subtle clinical and radiographic findings. This bibliometric review aims to characterize the global research landscape on TBI, identifying trends, prolific contributors, and key thematic areas in the literature. METHODS: A bibliometric analysis was conducted using a structured search of the Web of Science Core Collection to identify publications focused on neuroimaging and traumatic brain injury. Data were analyzed using VOSviewer to map co-authorship networks, keyword co-occurrence, and citation patterns over the past decade. RESULTS: The analysis revealed a steady increase in publications related to TBI, with prominent contributions from institutions in the United States, Canada, and Australia. Common research themes included sports-related concussion, military blast injuries, pediatric TBI, neurocognitive outcomes, and return-to-play protocols. Despite the high volume of research, heterogeneity in diagnostic terminology and outcome measures remains prevalent. CONCLUSIONS: This bibliometric review highlights the growing scholarly attention to TBI while emphasizing the need for standardization in diagnostic criteria and outcome assessment. Future research should prioritize consensus-building and longitudinal cohort studies to address persistent gaps in knowledge and improve patient care.
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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 | 0,018 | 0,111 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,253 | 0,307 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».