Global Trends in Neonatal Sepsis: A Scopus Bibliometric Analysis of Publications from 2015 to 2025
Notice bibliographique
Résumé
Neonatal sepsis remains a significant global health challenge, contributing to substantial morbidity and mortality, particularly in low- and middle-income countries (LMICs). This bibliometric study aimed to analyze research trends, key contributors, emerging themes, and collaborative networks in the neonatal sepsis literature from 2015 to mid-2025. The Scopus database was searched using relevant keywords. After applying the inclusion and exclusion criteria, the final dataset was analyzed using bibliometric methods. The annual publication trend showed a steady growth from 2015 to 2020. The United States, China, and India were the top contributors, while the University of Toronto, St. George’s University of London, and Inserm are leading institutions. Keyword co-occurrence analysis revealed clusters around biomarkers, maternal health, and antimicrobial resistance. Collaboration networks highlighted strong partnerships among high-income countries but limited integration with high-burden regions. Key research gaps include the need for context-specific diagnostic tools, capacity building in LMICs, and understanding the long-term outcomes of neonatal sepsis survivors. This study emphasizes the urgent need for equitable research investments, strengthened global partnerships, and targeted interventions to reduce the burden of neonatal sepsis, particularly in regions with the highest disease burden.
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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 | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,135 | 0,252 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».