Characteristics of Bibliometric Analyses of the Complementary, Alternative, and Integrative Medicine Literature: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Research on complementary, alternative, and integrative medicine (CAIM) continues to grow. Bibliometric analyses (BAs) are valuable to assess research trends, identify gaps, and understand the evolution of a body of literature, yet there are no systematic or scoping reviews on how these BAs are conducted. This scoping review aimed to systematically review and summarize BAs on CAIM literature to inform and guide future bibliometric studies in this field and beyond. Methods: A scoping review was conducted in accordance with Joanna Briggs Institute guidelines. A systematic search was conducted in MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, AMED, CINAHL, Scopus, and Web of Science from database inception to the date of the search on January 5, 2023. Eligible articles were BAs of the CAIM literature. Screening and data extraction were completed independently and in duplicate by at least two reviewers, with findings summarized descriptively. Results: The review included 286 articles published between 1995 and 2023, with approximately 75% published in the last 5 years. Studies were conducted in 36 countries, with China (50%) leading in contributions. All articles used performance analysis techniques, whereas 80% also used science-mapping techniques. The most commonly used performance analysis metrics were “total publications” (98%) and “total citations” (67%). Co-word (63%) and co-authorship (55%) analysis were the most common science mapping techniques. VOSviewer and CiteSpace were the predominant visualization softwares employed. Conclusions: This review demonstrates large methodological diversity in the conduct of CAIM bibliometrics. As a result of this variability, future research should focus on developing uniform methodologies and incorporating diverse metrics and alternative data sources to enhance the reliability and reproducibility of BAs in the CAIM field.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».