When Neuroscience Meets Pharmacology: A Neuropharmacology Literature Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Considering the enormous progress in the field of neuropharmacology and its global importance, as well as the lack of bibliometric studies examining this field as a whole, it is a high time to assess the prevailing topics and citation performances of its research works. Methods: Web of Science (WoS) was searched to identify relevant neuropharmacology articles, which were analyzed with reference to (1) publication year, (2) journal title, (3) total citation count, (4) authorship, (5) WoS category, and (6) manuscript type. The identified manuscripts were analyzed with VOSviewer for further bibliometric parameters, such as citation analysis of institutions, countries/regions, and journals, and to visualize the citation patterns of the terms appearing in the titles and abstracts. Results: The literature search resulted in 43,354 manuscripts. Nearly 98% of them were published since the 1990s. The majority of the manuscripts were original articles (n = 31,360) and reviews (n = 11,266). The top five WoS categories associated with the analyzed manuscripts were Pharmacology/Pharmacy (n = 14,892, 34.3%), Neurosciences (n = 11,747, 27.1%), Clinical Neurology (n = 4,981, 11.5%), Psychiatry (n = 4,464, 10.3%), and Biochemistry/Molecular Biology (n = 4,337, 10.0%). Seven of the top ten most prolific institutions were located in the USA, and one each in Canada, Italy and the UK, respectively. Manuscripts mentioning certain molecules or pharmaceuticals had high citations per manuscript, such as those reporting about anandamide, tetrahydrocannabinol, L-glutamate, clozapine, and curcumin. These terms with at least 50 citations per manuscript were mostly related to cannabis and anti-psychotic drugs, with some dealing with anti-epilepsy effects and Alzheimer’s disease. Conclusion: We have identified and analyzed all neuropharmacology articles published since the 1990s. Importantly, the area of neuropharmacology research has been growing steadily due to the global trend in population ageing and associated with this continuously increasing number of patients with neuropsychiatric disorders worldwide. It is hoped that identification of new pharmaceutically useful molecules or new clinical applications will continue in the future, in order to improve clinical outcomes and to further strengthen the field of neuropharmacology, a research area cross-linking basic and clinical sciences.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».