MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3134054024 · doi:10.1155/2021/4932974

Trends in the Use of Sphingosine 1 Phosphate in Age-Related Diseases: A Scientometric Research Study (1992-2020)

2021· article· en· W3134054024 sur OpenAlexaboutno aff
Qiong He, Gaofeng Ding, Mengyuan Zhang, Peng Nie, Jing Yang, Liang Dong, Jiaqi Bo, Yi Zhang, Yunfeng Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Diabetes Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSphingolipid Metabolism and Signaling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesShanxi Provincial Key Research and Development ProjectShanxi Scholarship Council of ChinaNational Natural Science Foundation of ChinaNatural Science Foundation of Shanxi ProvinceNational Science Foundation
Mots-clésSphingosine-1-phosphateMedicineLibrary scienceComputer scienceSphingosineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives. This study was designed to explore the intellectual landscape of research into the application of sphingosine 1 phosphate (S1P) in age-related diseases and to identify thematic development trends and research frontiers in this area. Methods. Scientometric research was conducted by analyzing bibliographic records retrieved from the Web of Science (WOS) Sci-Expanded Database dated between 1900 and 2020. Countries, institutions, authors, keyword occurrence analysis, and cooperation network analysis were performed using the CiteSpace and VOSviewer software. Results. A total of 348 valid records were included in the final dataset, and the number of publications and the frequency of citations have grown rapidly over the last ten years. The USA ( <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"> <mi>n</mi> <mo>=</mo> <mn>175</mn> </math> ), China ( <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"> <mi>n</mi> <mo>=</mo> <mn>42</mn> </math> ), and Germany ( <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"> <mi>n</mi> <mo>=</mo> <mn>37</mn> </math> ) were the three largest contributors to the global publications on S1P and aging, while the Medical University of South Carolina ( <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M4"> <mi>n</mi> <mo>=</mo> <mn>15</mn> </math> ), University of California, San Francisco ( <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M5"> <mi>n</mi> <mo>=</mo> <mn>13</mn> </math> ), and University of Toronto ( <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M6"> <mi>n</mi> <mo>=</mo> <mn>13</mn> </math> ) were the leading institutions in this field. Analysis showed that early studies primarily focused on the mechanism of S1P intervention in AD. While S1P and its relevant metabolites have remained a long-term active area of research, recent studies have focused more on interventions aimed at improving retinal degeneration, cardiomyopathy, multiple sclerosis, and diabetes, among others. Conclusions. It is worth mentioning that this manuscript is the first to describe any bibliometric analysis of S1P and its application in age-related interventions. This study includes a discussion of the (1) historical overview of the topic; (2) main contributors: journals, countries, institutes, funding agencies, and authors; (3) collaboration between institutes and authors; (4) research hot spots and zones; and 5) research trends and frontiers. This will enable scholars to understand the current status of S1P research in age-related diseases.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,278
Score d'incertitude au seuil0,611

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,011
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,290 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Diabetes ResearchMême sujetSphingolipid Metabolism and SignalingTravaux en français237 207