A bibliometric review of oncolytic virus research as a novel approach for cancer therapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In recent years, oncolytic viruses (OVs) have drawn attention as a novel therapy to various types of cancers, both in clinical and preclinical cancer studies all around the world. Consequently, researchers have been actively working on enhancing cancer therapy since the early twentieth century. This study presents a systematic review of the literature on OVs, discusses underlying research clusters and, presents future directions of OVs research. METHODS: A total of 1626 published articles related to OVs as cancer therapy were obtained from the Web of Science (WoS) database published between January 2000 and March 2020. Various aspects of OVs research, including the countries/territories, institutions, journals, authors, citations, research areas, and content analysis to find trending and emerging topics, were analysed using the bibliometrix package in the R-software. RESULTS: In terms of the number of publications, the USA based researchers were the most productive (n = 611) followed by Chinese (n = 197), and Canadian (n = 153) researchers. The Molecular Therapy journal ranked first both in terms of the number of publications (n = 133) and local citations (n = 1384). The most prominent institution was Mayo Clinic from the USA (n = 117) followed by the University of Ottawa from Canada (n = 72), and the University of Helsinki from Finland (n = 63). The most impactful author was Bell J.C with the highest number of articles (n = 67) and total local citations (n = 885). The most impactful article was published in the Cell journal. In addition, the latest OVs research mainly builds on four research clusters. CONCLUSION: The domain of OVs research has increased at a rapid rate from 2000 to 2020. Based on the synthesis of reviewed studies, adenovirus, herpes simplex virus, reovirus, and Newcastle disease virus have shown potent anti-cancer activity. Developed countries such as the USA, Canada, the UK, and Finland were the most productive, hence, contributed most to this field. Further collaboration will help improve the clinical research translation of this therapy and bring benefits to cancer patients worldwide.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,020 | 0,108 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,219 | 0,267 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».