Lateral lumbar interbody fusion versus single position prone transpsoas approach: A comprehensive bibliometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Lateral lumbar interbody fusion (LLIF) and single position prone lateral (PTP) approaches represent significant advances in minimally invasive spine surgery, yet comprehensive comparative analysis of their research trajectories remains limited. Purpose: This bibliometric analysis aims to comprehensively compare the scientific landscapes surrounding LLIF and PTP approaches by examining publication trends, citation patterns, authorship networks, and thematic evolution. Methods: We systematically searched Scopus, PubMed and Google Scholar from inception through September 2025 for articles addressing LLIF and single position prone lateral approaches. Bibliometrix package in R was used to complete the bibliometric analysis. We included the following parameters: publication output, citation metrics, journal distribution, author productivity, international collaboration networks, keyword co-occurrence, and thematic mapping in the analysis. Results: We identified 823 LLIF publications and 107 single position prone lateral publications. LLIF accounted for 20,707 total citations with an h-index of 70 and a mean of 31.93 citations per document, whereas PTP accumulated 915 citations with an h-index of 17 and a mean of 8.44 citations per document. Although LLIF has a larger volume of publications, PTP has progressed more rapidly, showing annual growth rates of 44% compared with 30% for LLIF during comparable developmental periods. The United States contributed 45.6% of LLIF and 71.8% of PTP publications, with LLIF research spanning 42 countries and PTP 16 countries. Core research themes for both techniques evolved from technical descriptions to comparative effectiveness studies, and the substantial overlap in authors and institutions indicates complementary rather than competitive research trajectories. Conclusions: LLIF represents a mature surgical approach with a strong evidence base while PTP demonstrates accelerating research interest, with growth trajectories exceeding those of LLIF during comparable developmental stages. Based on current publication trends and thematic evolution, future research on PTP should prioritize rigorous comparative studies, long-term outcome evaluations, cost-effectiveness analyses, and patient-centered outcome research to strengthen the evidence base and guide clinical adoption.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,075 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».