External beam radiotherapy for prostate cancer: What are the current research trends and hotspots?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The external beam radiotherapy (EBRT) applied for prostate cancer (PCa) has been one of the most important and hottest research fields over recent decades. This study aimed to explore the research hotspots of EBRT in PCa and help the researchers have a clear and intuitive reference basis for later researches. METHODS: The literature scientometric analysis related to "EBRT applied for PCa" was conducted via the Web of Science Core Collection from 2010 to 2019. The Microsoft Office Excel 2019 and CiteSpace V. 5.7.R1 software were introduced for visualizing and analyzing the data. RESULTS: A total of 7860 relevant papers were extracted and downloaded. A total of 7828 papers were extracted and analyzed after data cleansing by CiteSpace. The tendency of published papers was comprehensively increasing from 2010 to 2019. Among all 73 countries/regions, USA published the most papers, accounting for 39%, which was the most active contributor with most publications. Australia (Centrality: 0.18), England (Centrality: 0.12) were cooperating most cohesively with other countries. Univ Toronto was the most productive institute (229), while Harvard Univ (Centrality: 0.67) had extensive collaborations with other institutes. The International journal of Radiation Oncology Biology Physics had the largest number of publications and the highest number of co-citations. Briganti A had the largest volume of publications. D'Amico AV had the highest number of co-citations. Four latest and largest clusters were identified as oligometastases, salvage therapy (SRT), prostate-specific membrane antigen (PSMA), and hypofractionation. Thirteen references became strongest burst citations lasting until 2019. The studies of "oligometastases," "SRT," "PSMA," "hypofractionation," "postoperative radiotherapy," and "dose and fraction regimen changes" were prevailing in the recent years. CONCLUSION: The "oligometastases," "SRT," "PSMA," "hypofractionation," "postoperative radiotherapy," and "dose and fraction regimen changes" may be the state-of-art research frontiers, and related studies will advance in this field over time.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».