Trends in sleep dentistry research in Asia: A bibliometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Sleep-related conditions such as obstructive sleep apnea and bruxism significantly affect both oral and systemic health, posing substantial public health challenges. Growing scholarly interest in sleep dentistry reflects an emerging effort to address these conditions through multidisciplinary research. This study employs bibliometric analysis to examine emerging themes, collaborative patterns, influential authors, and research trajectories related to sleep dentistry in Asia. Methods: A comprehensive search was conducted using the Scopus database to identify relevant publications from inception through April 2025. Bibliometric techniques were applied to analyze co-authorship networks, annual publication trends, institutional and international collaborations, keyword co-occurrence, and citation metrics. VOSviewer and the Bibliometrix package in R were utilized for data visualization and network mapping. Results: The analysis included 1,237 publications. China was the leading contributor, followed by the United States and India. The United Kingdom exhibited the highest ratio of Multiple Country Publications, followed by Australia and Canada. Tehran University of Medical Sciences emerged as the most productive institution, followed by the All India Institute of Medical Sciences and Shahid Beheshti University of Medical Sciences. Co-authorship analysis revealed six distinct collaborative clusters, with a total of 5,828 scholars contributing to the field. Conclusion: A substantial and growing body of research on sleep dentistry has emerged in Asia. The bibliometric findings highlight influential contributors, international cooperation, and key research themes particularly obstructive sleep apnea and bruxism underscoring the value of bibliometric methods in shaping responses to this pressing regional public health concern.
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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 | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,571 | 0,718 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».