Bibliometric Analysis of Global Research Trends on Ultrasound Microbubble: A Quickly Developing Field
Notice bibliographique
Résumé
Background: Microbubbles are widely used as highly effective contrast agents to improve the diagnostic capability of ultrasound imaging. Mounting evidence suggests that ultrasound coupled with microbubbles has promising therapeutic applications in cancer, cardiovascular, and neurological disorders by acting as gene or drug carriers. The aim of this study was to identify the scientific output and activity related to ultrasound microbubble through bibliometric approaches. Methods: The literature related to ultrasound microbubble published between 1998 and 2019 was identified and selected from the Science Citation Index Expanded of Web of Science Core Collection on February 21, 2021. The Scopus database was also searched to validate the results and provided as supplementary material. Quantitative variables including number of publications and citations, H-index, and journal citation reports were analyzed by using Microsoft Excel 2019 and GraphPad Prism 8.0 software. VOS viewer and CiteSpace V were used to perform coauthorship, citation, co-citation, and co-occurrence analysis for countries/regions, institutions, authors, and keywords. Results: A total of 6088 publications from the WoSCC were included. The United States has made the largest contribution in this field, with the majority of publications (2090, 34.3%), citations (90,741, 46.6%), the highest H-index (138), and close collaborations with China and Canada. The most contributive institution was the University of Toronto. Professors De Jong N and Dayton P A have made great achievements in this field. However, the research cooperation between institutions and authors was relatively weak. All the studies could be divided into four clusters: “ultrasound diagnosis study,” “microbubbles’ characteristics study,” “gene therapy study,” and “drug delivery study.” The average appearing years (AAY) of keywords in the cluster “drug delivery study” was more recent than other clusters. For promising hot spots, “doxorubicin” showed a relatively latest AAY of 2015.49, followed by “nanoparticles” and “breast cancer.” Conclusion: There has been an increasing amount of scientific output on ultrasound microbubble according to the global trends, and the United States is staying ahead in this field. Collaboration between research teams still needs to be strengthened. The focus gradually shifts from “ultrasound diagnosis study” to “drug delivery study.” It is recommended to pay attention to the latest hot spots, such as “doxorubicin,” “nanoparticles,” and “breast cancer.”
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,148 | 0,274 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».