Nanomedicine: Insights from a Bibliometrics-Based Analysis of Emerging Publishing and Research Trends
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Nanomedicine, a term coined by the American engineer Eric Drexler (1955) and Robert Freitas Jr. (1952) in the nineties, can be defined as a complex, multi-disciplinary branch of medicine, in which nano-technologies, molecular biotechnologies, and other nano-sciences are applied at every step of disease management, from diagnosis (nano-diagnostics) to treatment (nano-therapeutics), prognosis, and monitoring of biological parameters and biomarkers. Nanomedicine is a relatively young discipline, which is increasingly and exponentially growing, characterized by emerging ethical issues and implications. Nanomedicine has branched out in hundreds of different sub-fields. Materials and Methods: A bibliometrics-based analysis was applied mining the entire content of PubMed/MEDLINE, using “nanomedicine” as a Medical Subject Heading (MeSH) search term. Results: A sample of 6696 articles were extracted from PubMed/MEDLINE and analyzed. Articles had been published in the period from 2003 to 2019, showing an increasing trend throughout the time. Six thematic clusters emerged (first cluster: molecular methods; second cluster: molecular biology and nano-characterization; third cluster: nano-diagnostics and nano-theranostics; fourth cluster: clinical applications, in the sub-fields of nano-oncology, nano-immunology and nano-vaccinology; fifth cluster: clinical applications, in the sub-fields of nano-oncology and nano-infectiology; and sixth cluster: nanodrugs). The countries with the highest percentages of articles in the field of nanomedicine were the North America (38.3%) and Europe (35.1%). Conclusions: The present study showed that there is an increasing trend in publishing and performing research in the super-specialty of nanomedicine. Most productive countries were the USA and European countries, with China as an emerging region. Hot topics in the last years were nano-diagnostics and nano-theranostics and clinical applications in the sub-fields of nano-oncology and nano-infectiology.
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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 | 0,009 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,096 | 0,106 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 découle