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Enregistrement W2970107663 · doi:10.1097/md.0000000000016817

Bibliometric analysis of oncolytic virus research, 2000 to 2018

2019· article· en· W2970107663 sur OpenAlexaboutno aff
Yidi Zou, Yong Luo, Jun Zhang, Ningshao Xia, Guowei Tan, Chenghao Huang

Notice bibliographique

RevueMedicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science and Technology Major ProjectNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésOncolytic virusMedicineLibrary scienceVariety (cybernetics)BibliometricsCitationVirusVirologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Accumulating evidence in the last decade has pointed to the effectiveness of oncolytic virus in the treatment of a variety of cancer types in preclinical or clinical studies, showing high potency and low toxicity compared to conventional treatments. To track this research trend and highlight future directions, we conducted a bibliometric analysis of oncolytic virus research to date. METHODS: Relevant studies were obtained from the Web of Science Core Collection between January 2000 and December 2018. Data were collected in terms of the number of publications, country, journal of publication, journal scope, author, and keywords or topics. Analysis and visual representation of the data were performed with CiteSpace V. RESULTS: The trend in publications related to oncolytic virus showed a dramatic increase, from 10 publications in 2000 to 199 publications in 2018. The United States clearly dominates this field (981 publications, 52.770%), followed by Canada (244, 13.125%) and China (205, 11.027%). The top 15 academic journals account for over one third of the total publications on oncolytic virus research (724, 38.95%). Most of the related papers were published in journals with a focus on biology, medicine, immunology, medicine, molecular biology, and clinical perspectives, as represented by the dual-map overlay. The most highly cited papers were published in journals in the fields of nursing, molecular biology, general biology, genetics, health, and medicine. Over 1300 institutions have focused their attention on oncolytic virus research to date, and cooperation among mainstream institutions is common. CONCLUSION: The global field of oncolytic virus research has expanded at a rapid pace from 2000 to 2018. There is no doubt that North America currently has the most powerful impact on the field with respect to both productivity and contribution. However, European and some East Asian institutions are also prominent in this field. Overall, this bibliometric study identifies the top 4 hotspots in oncolytic virus research: T-cells, vaccinia virus, dendritic cells, and apoptosis. Thus, further research focuses on these topics may be more helpful to promote the clinical translation of this treatment strategy to bring a benefit to cancer patients in the near future.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0500,125
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,357 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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