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Enregistrement W3180412704 · doi:10.3389/fnins.2021.706105

Mapping Knowledge Structure and Research Frontiers of Ultrasound-Induced Blood-Brain Barrier Opening: A Scientometric Study

2021· article· en· W3180412704 sur OpenAlexaboutno aff
Haiyang Wu, Yan Zhou, Lixia Xu, Linjian Tong, Yulin Wang, Baolong Liu, Hua Yan, Zhiming Sun

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neuroscience · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Tianjin City
Mots-clésWeb of scienceData scienceMedicineLibrary scienceComputer sciencePathologyMeta-analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Among the effective approaches developed for blood-brain barrier (BBB) opening, ultrasound is recognized as a non-invasive technique that can induce localized BBB opening transiently and repeatedly. This technique has aroused broad attention from researchers worldwide, and numerous articles have been published recently. However, no existing study has systematically examined this field from a scientometric perspective. The aim of this study was to summarize the knowledge structure and identify emerging trends and potential hotspots in this field. Methods: Publications related to ultrasound-induced BBB opening published from 1998 to 2020 were retrieved from Web of Science Core Collection. The search strategies were as follows: topic: (“blood brain barrier” OR “BBB”) AND topic: (ultrasound OR ultrason* OR acoustic* OR sonopora*). The document type was set to articles or reviews with language restriction to English. Three different analysis tools including one online platform, VOS viewer1.6.16, and CiteSpace V5.7.R2 software were used to conduct this scientometric study. Results: A total of 1,201 valid records were included in the final analysis. The majority of scientific publication was produced by authors from North America, Eastern Asia, and Western Europe. Ultrasound in Medicine and Biology was the most prominent journal. The USA, China, and Canada were the most productive countries. Hynynen K, and Mcdannold N were key researchers with considerable academic influence. According to analysis of keywords, four main research directions were identified: cluster 1 (microbubbles study), cluster 2 (management of intracranial tumors), cluster 3 (ultrasound parameters and mechanisms study), and cluster 4 (treatment of neurodegenerative diseases). The current research hotspot has shifted from the basic research of ultrasound and microbubbles to management of intracranial tumors and neurodegenerative diseases. Burst detection analysis showed that Parkinson's disease, doxorubicin, gold nanoparticle, glioblastoma, gene therapy, and Alzheimer's disease may continue to be the research frontiers. Conclusion: Ultrasound-induced BBB opening research is in a period of robust development. This study is a starting point, providing a comprehensive overview, development landscape, and future opportunities of this technology, which standout as a useful reference for researchers and decision makers interested in this area.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,608
Score d'incertitude au seuil0,681

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,008
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations54
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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