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Enregistrement W6890000784 · doi:10.3389/fnagi.2022.1024163.s001

Data_Sheet_1_Rehabilitation of motor function after stroke: A bibliometric analysis of global research from 2004 to 2022.zip

2022· dataset· en· W6890000784 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUAV Applications and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationStroke (engine)Function (biology)Motor functionQuality of life (healthcare)BibliometricsQuality (philosophy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and aims<p>The mortality rate of stroke has been increasing worldwide. Poststroke somatic dysfunctions are common. Motor function rehabilitation of patients with such somatic dysfunctions enhances the quality of life and has long been the primary practice to achieve functional recovery. In this regard, we aimed to delineate the new trends and frontiers in stroke motor function rehabilitation literature published from 2004 to 2022 using a bibliometric software.</p>Methods<p>All documents related to stroke rehabilitation and published from 2004 to 2022 were retrieved from the Web of Science Core Collection. Publication output, research categories, countries/institutions, authors/cocited authors, journals/cocited journals, cocited references, and keywords were assessed using VOSviewer v.1.6.15.0 and CiteSpace version 5.8. The cocitation map was plotted according to the analysis results to intuitively observe the research hotspots.</p>Results<p>Overall, 3,302 articles were retrieved from 78 countries or regions and 564 institutions. Over time, the publication outputs increased annually. In terms of national contribution, the United States published the most papers, followed by China, Japan, South Korea, and Canada. Yeungnam University had the most articles among all institutions, followed by Emory University, Fudan University, and National Taiwan University. Jang Sung Ho and Wolf S.L. were the most productive (56 published articles) and influential (cited 1,121 times) authors, respectively. “Effect of constraint-induced movement therapy on upper extremity function 3–9 months after stroke: the Extremity Constraint Induced Therapy Evaluation randomized clinical trial” was the most frequently cited reference. Analysis of keywords showed that upper limbs, Fugl–Meyer assessment, electromyography, virtual reality, telerehabilitation, exoskeleton, and brain–computer interface were the research development trends and focus areas for this topic.</p>Conclusion<p>Publications regarding motor function rehabilitation following stroke are likely to continuously increase. Research on virtual reality, telemedicine, electroacupuncture, the brain–computer interface, and rehabilitation robots has attracted increasing attention, with these topics becoming the hotspots of present research and the trends of future research.</p>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

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.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Jeu de données
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Domaine: non disponible · Genre: Jeu de données
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objethigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,566
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0280,137
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5670,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

BibliométrieCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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