整形外科における10年間の研究動向をマッピング:テーマモデリング PSTM抽象の分析

科学分野:

• 整形外科の研究についてです.
• 外科革新における学術的傾向

背景:

• 整形外科ミーティング (PSTM) は,外科の進歩のための重要な会場です.
• 進化する整形外科研究のテーマに関する限られた体系的な分析が存在する.
• この研究では,PSTMの要約を分析して,支配的および進化する研究トピックを特定します.

研究 の 目的:

• 過去10年にわたってPSTMの概要で支配的な研究テーマを決定する.
• これらのテーマの進化を時間とともに分析する.
• 整形外科における学術的動向を理解するためのデータ主導の枠組みを提供すること.

主な方法:

• トランスフォーマーベースのトピックモデリングアルゴリズムであるBERTopicを4,867のPSTM摘要 (2014-2023) に適用しました.
• 寸法縮小のためのUMAP,クラスタリングのためのHDBSCAN,トピックの精錬のための最大限の限界的関連性を持つTF-IDFを使用しました.
• all-mpnet-base-v2モデルを使用して抽出,事前処理,および埋め込まれた概要.

主要な成果:

• 11つの一貫した研究テーマを特定し,
• 乳房再建とインプラント
• そして,そして,そして,そして.
• 裂けた唇,口腔,頭蓋骨外科手術
• 最も流行している.
• 大幅な成長が観察されました.
• トランスジェンダーとジェンダー確定手術
• (36.3%のCAGR) であり,また
• カーパルトンネルと手首の外科手術
• (31.2%のCAGR) となっている.
• 分析により,新興分野と並行して安定した領域が明らかになり,関連する臨床分野間の意味学的なリンクが示されました.

結論:

• BERTopicは,整形外科におけるコアおよび新興の研究分野を効果的に特定しました.
• このデータベースのアプローチは,会議のプログラミング,資金調達,およびカリキュラム開発に情報を提供することができます.
• 進化する学術的トレンドを理解することは,整形外科の進歩にとって極めて重要です.