Global trends and hotspots of randomized controlled trials in chronic pain therapy (1989–2024): A 35-year bibliometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic pain persists as a significant global health challenge, underscoring the necessity for effective, evidence-based treatment strategies. This study aims to assess publication trends and identify research hotspots within randomized controlled trials (RCTs) pertaining to chronic pain therapy. METHODS: We conducted a bibliometric analysis utilizing data from Web of Science Core Collection, covering the period from January 1989 to September 2024. Eligible studies were extracted from, and analysis was performed by VOSviewer, CiteSpace, and R 4.3.3. RESULTS: Our analysis encompassed a total of 4206 publications sourced from 939 journals, authored by 20,068 individuals across 86 countries. The most cited document was "Clinical importance of changes in chronic pain intensity measured on an 11-point numerical pain rating scale." The USA led in both publication volume and citation frequency, followed by the UK and Canada. Harvard University emerged as the most prolific institution, with significant contributions from journals such as Pain and Pain Medicine. Notable authors included Moore R. Andrew and Manchikanti Laxmaiah. Keyword analysis revealed research hotspots in "low back pain," "management," and "double blind," while emerging research frontiers included "guidelines" and "hip," indicating areas for future inquiry. CONCLUSION: This bibliometric analysis of RCTs pertaining to chronic pain therapy elucidated trends and emergent themes within the field. The findings yield significant insights for clinical applications and serve as a reference for prospective research directions in chronic pain management. This analysis reveals a paradigm shift from pharmacological trials to multimodal interventions incorporating psychological outcomes.
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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 | Observationnel | high |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
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 | 0,033 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,064 | 0,122 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».