Opportunities and Challenges in Cardio-Oncology: A Bibliometric Analysis From 2010 to 2022
Notice bibliographique
Résumé
Cardio-oncology has grown rapidly worldwide as an emerging interdisciplinary discipline over the past decade. In the present bibliometric review, we employed VOSviewer and Citespace software to describe the literature landscape concerning cardio-oncology from 2010 to 2022. As a result, a total of 1,194 relevant publications were identified in the Web of Science database with an increasing trend. The United States dominated the field during the research period, and Italy, England and Canada had emerged as significant contributors to the study. Ky. Bonnie, Herrmann. Joerg and Fradley. Michael G were the most productive researchers. JACC: CardioOncology was the journal dedicated to the discipline of cardio-oncology and had published the greatest number of papers. Vascular disease and atrial fibrillation have attracted much attention as the main cardiovascular burden. Immune checkpoint inhibitor-specific cardiovascular toxicity, biomarkers and imaging examination together with the prevention of cardio-oncology are potential research hotspots. Notably, basic research is lagging behind, for which more researches are needed to fill the gap. In conclusion, bibliometric analysis provided valuable information for the development of cardio-oncology, which is full of opportunities and challenges.
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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 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,092 | 0,134 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 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) | 0,003 | 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 ».