Innovation Status of Gene Therapy for Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To analyze multi-source data including publications and patents, and try to draw the whole landscape of the research and development community in the field of gene therapy for breast cancer. MATERIALS AND METHODS: Publications and patents were collected from the Web of science and databases of the five major patent offices of the world, respectively. Bibliometric methodologies and technology are used to investigate publications/patents, their contents and relationships. RESULTS: A total of 2,043 items published and 947 patents from 1994 to 2013 including "gene therapy for breast cancer" were retrieved. The top five countries in global publication share were USA, China, Germany, Japan and England. On the other hand, USA, Australia, England, South Korea and Japan were the main producers of patents. The universities and enterprises of USA had the highest amount of publication and patents. Adenovirus- and retrovirus-based gene therapies and small interfering RNA (siRNA) interference therapies were the main topics both in publications and patents. CONCLUSIONS: The above results show that global research in the field of gene therapy for breast cancer is increasing and the main participants in this field are USA and Canada in North America, China, Japan and South Korea in Asia, and England, Germany, and Italy in Europe. Also, this article demonstrates the usefulness of bibliometrics to address key evaluation questions and define future areas of research.
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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 | 0,006 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,039 | 0,061 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».