Mapping Global Trends and Collaborations in Renal Trauma: A Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Renal trauma is the most common form of genitourinary injury and a major concern in emergency medicine, urology, and traumatology. Despite its clinical significance, comprehensive bibliometric evaluations remain scarce. This study aimed to systematically analyze renal trauma literature published between 2005 and 2024, identify influential contributors, visualize collaboration patterns, and highlight research gaps. Methodology: A bibliometric analysis was conducted using the Web of Science Core Collection. Original research articles in English published between 2005 and 2024 were retrieved with predefined keywords. Bibliometric indicators, including publication counts, citation frequencies, h-index, and citation sum within the h-core (CSh), were calculated. Collaboration networks, keyword co-occurrence, and bibliographic coupling were analyzed using VOSviewer, while BibExcel and Microsoft Excel were used for data processing. Results: A total of 464 original articles authored by 2462 researchers from 46 countries and published in 173 journals were analyzed. The United States of America dominated in publication output and citation impact, followed by France, Canada, and China. The Journal of Urology, Journal of Trauma and Acute Care Surgery, Journal of Trauma–Injury, Infection and Critical Care and Urology were the leading publication venues. Co-occurrence analysis revealed that renal trauma research mainly clusters around the terms kidney, renal trauma, trauma, and wounds and injuries. Conclusion: This study comprehensively maps renal trauma research, underscoring the need for stronger international collaborations, broader representation of low- and middle-income countries, and innovative approaches to optimize clinical management.
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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 | 0,009 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,157 | 0,205 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».