The 100 Most Cited Papers in Radiotherapy or Chemoradiotherapy for Cervical Cancer: 1990–2020
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This work aims to analyze the 100 most cited papers in radiotherapy or chemoradiotherapy for cervical cancer. METHODS: The 100 most cited papers in radiotherapy or chemoradiotherapy between 1990 and 2020 were identified with Thompson Reuters Web of Science citation indexing on August 24, 2020. The publication years, source titles, countries/regions, total citations, and average citations per year were extracted from the Web of Science. The research type and research domain were classified by the authors. RESULTS: These 100 papers were cited a total of 28,714 times, and the median number of citations was 169.5 (ranging from 116 to 1,700 times). The most cited paper was "Concurrent cisplatin-based radiotherapy and chemotherapy for locally advanced cervical cancer" by Rose et al., with a total citation of 1,700 times. The International Journal of Radiation Oncology Biology Physics (40 papers), Radiotherapy and Oncology (14 papers), and the Journal of Clinical Oncology (12 papers) published the largest number of papers. USA (47 papers), Austria (18 papers), Canada (13 papers), and England (13 papers) contributed the largest number of papers. Image-guided adaptive brachytherapy (IGABT) had the largest number of papers (25 papers). Concurrent chemotherapy was the most cited research domain, with 10,663 total citations and 592.4 citations per paper. CONCLUSION: In the present study, we conducted a bibliometric analysis of the 100 most cited papers in radiotherapy or concurrent chemoradiotherapy for cervical cancer in the past 30 years. IGABT and concurrent chemotherapy were the most cited research domains.
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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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,067 | 0,073 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».