Advances in Breast Cancer Management and Extracellular Vesicle Research, a Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Extracellular vesicles transport variable content and have crucial functions in cell-cell communication. The role of extracellular vesicles in cancer is a current hot topic, and no bibliometric study has ever analyzed research production regarding their role in breast cancer and indicated the trends in the field. In this way, we aimed to investigate the trends in breast cancer management involved with extracellular vesicle research. Articles were retrieved from Scopus, including all the documents published concerning breast cancer and extracellular vesicles. We analyzed authors, journals, citations, affiliations, and keywords, besides other bibliometric analyses, using R Studio version 3.6.2. and VOSviewer version 1.6.0. A total of 1151 articles were retrieved, and as the main result, our analysis revealed trending topics on biomarkers of liquid biopsy, drug delivery, chemotherapy, autophagy, and microRNA. Additionally, research related to extracellular vesicles in breast cancer has been focused on diagnosis, treatment, and mechanisms of action of breast tumor-derived vesicles. Future studies are expected to explore the role of extracellular vesicles on autophagy and microRNA, besides investigating the application of extracellular vesicles from liquid biopsies for biomarkers and drug delivery, enabling the development and validation of therapeutic strategies for specific cancers.
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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 | 0,008 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,100 | 0,127 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».