Stereotactic Body Radiotherapy for Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To provide an overview of the achievements and future research with stereotactic body radiotherapy (SBRT) in prostate cancer. METHODS: SBRT publications for prostate cancer were retrieved from the Web of Science and Dimension database. Bibliometric analyses were performed using VOSviewer and Prism graph. Analysis of variance test was used to compare the publication, citation, and the mean citation between specialty journals. Network maps were produced to identify authors' and countries' collaboration clusters. RESULTS: Between 2006 and 2020, 574 publications fulfilling the inclusion criteria were identified, and a significant growth trend in publication (P<0.0001) and citation (P=0.001) number was recognized over the period. The United States was the most productive country with 253 (44.2%) articles. The RED Journal had the highest number of publications (14%) and citations (19%). Urology journals published (P=0.01) and cited significantly less than radiation oncology journals (P=0.01). All open access and non-open access number of publications increased over time, with a significant difference between non-open access and open access journals (P<0.0001). Two author clusters were identified, in the United States with the collaboration of Canadian and British authors, and in Italy with the participation of European authors. CONCLUSION: The number of publications and citations on SBRT for prostate cancer has grown linearly in the last decades. The United States is the leading country in this research field, and the use of SBRT in oligometastatic disease, reirradiation, and salvage seems to be hot topics in this research field.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».