Exploring Global Research Trends in Enteral Nutrition for Mechanically Ventilated Patients: A Comprehensive Bibliometric Study
Notice bibliographique
Résumé
Sha Xie,1 Qingyan Liu,2 Xianfu Cai,3 Decai Wang,3 Jianjun Wang,4 Daiying Zhang2 1School of Nursing, Southwest Medical University, Luzhou, Sichuan, 646000, People’s Republic of China; 2Department of Operating Room, The Affiliated Hospital, Southwest Medical University, Luzhou, People’s Republic of China; 3Department of Urology, Mianyang Hospital Affiliated to School of Medicine, University of Electronic Science and Technology of China Mianyang Central Hospital, Mianyang, Sichuan, 621000, People’s Republic of China; 4Department of Hepatobiliary Surgery, Mianyang Hospital Affiliated to School of Medicine, University of Electronic Science and Technology of China Mianyang Central Hospital, Mianyang, Sichuan, 621000, People’s Republic of ChinaCorrespondence: Daiying Zhang, Email 893388397@qq.comBackground: Mechanically ventilated patients are at significant risk of malnutrition, a condition that not only prolongs ICU length of stay but also dramatically increases mortality risk. While existing studies have focused on clinical protocols, the global research landscape and knowledge gaps remain underexplored in terms of systematic synthesis. This study employs systematic bibliometric analysis to quantitatively trace publication trajectories, identify dominant research clusters, and propose evidence-based pathways for enhancing global research prioritization and improving clinical nutrition practices.Methods: Studies published between January 1, 2000, and November 6, 2024, on enteral nutrition in mechanically ventilated patients were identified using the Web of Science platform. A comprehensive analysis of these studies was performed using VOSviewer, CiteSpace, and an online analysis tool(R-bibliometrix), assessing publication trends, contributions from countries/regions and institutions, institutional productivity, major funding agencies, journals and their co-citation networks, authors and their co-citation patterns, and keywords and emerging trends in the field.Results: A total of 1164 studies were included in the analysis, which showed a general upward trend in publication volume over the 24 years. The USA, supported by robust financial resources and well-established research institutions, ranked first in terms of publication count, citation number, and h-index. The top three institutions in terms of publication volume were Harvard University, the University of Toronto, and Queen’s University of Canada. The journals with the highest numbers of publications were the Journal of Parenteral and Enteral Nutrition, Critical Care Medicine, and Clinical Nutrition. The most prolific author was Dr. Daren K. Heyland. The top keywords were “nutrition”, “malnutrition”, and “prevalence”.Conclusion: Research in the field of enteral nutrition for mechanically ventilated patients continues to thrive, increasing the number of investigations. The present bibliometric analysis provides a summary of current research frontiers and hotspots in the field, offering a robust reference framework for researchers investigating enteral nutrition in mechanically ventilated critically ill patients.Keywords: bibliometrics, enteral nutrition, mechanically ventilated, citespace, VOSviewer
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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 | 0,016 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,112 | 0,196 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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; 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 ».