Global Research Trends on Gait Rehabilitation in Individuals With Spinal Cord Injury- A Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Study DesignBibliometric analysis.ObjectiveThe study aims to comprehensively assess the literature related to gait rehabilitation for individuals with spinal cord injury (SCI) to identify significant contributors, and to explore the collaborations and emerging themes in the field.MethodsOriginal and review articles in English using relevant keywords were searched in the Clarivate Web of Science database. The data from the selected articles were imported into R software. Bibliometric indicators were assessed to determine author contributions, country affiliations, journal sources, and thematic trends.ResultsA total of 1313 relevant articles were identified. The USA, followed by Canada and Switzerland were the most prolific countries contributing to gait rehabilitation research in SCI. The most relevant journals were Spinal Cord, Archives of Physical Medicine and Rehabilitation, Journal of Spinal Cord Medicine, Journal of NeuroEngineering, and Journal of Neurotrauma. The highest contributions came from Northwestern University, the University of Miami, and the University of Alberta. The analysis revealed an increase in research interest in gait rehabilitation after 2000, with a focus on interdisciplinary approaches and emerging technologies like robotics, exoskeletons, and neuromodulation.ConclusionThe analysis demonstrates the importance of collaborative and interdisciplinary research in gait rehabilitation. The results indicate a shift in research focus from traditional methods to the integration of technology. The impact of publications from the USA and Europe is a notable finding. The study highlights the growth of articles related to technology-driven approaches and understanding neuroplasticity in gait rehabilitation.
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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 | 0,021 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,234 | 0,241 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 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) | 0,007 | 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 ».