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Enregistrement W4293223458 · doi:10.3389/fcvm.2022.891428

Knowledge domain and emerging trends in diabetic cardiomyopathy: A scientometric review based on CiteSpace analysis

2022· review· en· W4293223458 sur OpenAlexaboutno aff
Shiyi Tao, Deshuang Yang, Lanxin Zhang, Lintong Yu, Zihan Wang, Lingling Li, Jin Zhang, Ruiqi Yao, Li Huang, Mingjing Shao

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cardiovascular Medicine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDiabetic cardiomyopathyMedicineDiabetes mellitusCardiomyopathyInternal medicineCardiologyHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To review the literature related to diabetic cardiomyopathy (DCM), and investigate research hotspots and development trends of this field in the relevant studies based on CiteSpace software of text mining and visualization in scientific literature. Methods: The relevant literature from the last 20 years was retrieved from the Web of Science (WoS) Core Collection database. After manual selection, each document record includes title, authors, year, organization, abstract, keywords, citation, descriptors, and identifiers. We imported the downloaded data into CiteSpace V (version 5.8.R2) to draw the knowledge map and conduct cooperative network analysis, cluster analysis, burst keyword analysis, and co-citation analysis. Results: After manual screening, there were 3,547 relevant pieces of literature published in the last 18 years (from 2004 to 2021), including 2,935 articles and reviews, which contained 15,533 references, and the number was increasing year by year. The publications of DCM were dedicated by 778 authors of 512 institutions in 116 countries. The People's Republic of China dominated this field (1,117), followed by the USA (768) and Canada (176). In general, most articles were published with a focus on "oxidative stress," "heart failure," "diabetic cardiomyopathy," "dysfunction," "cardiomyopathy," "expression," "heart," "mechanism," and "insulin resistance." Then, 10 main clusters were generated with a modularity Q of 0.6442 and a weighted mean silhouette of 0.8325 by the log-likelihood ratio (LLR) algorithm, including #0 heart failure, #1 perfused heart, #2 metabolic disease, #3 protective effect, #4 diabetic patient, #5 cardiac fibrosis, #6 vascular complication, #7 mitochondrial dynamics, #8 sarcoplasmic reticulum, and #9 zinc supplementation. The top five references with the strongest citation bursts include "Boudina and Abel", "Jia et al.", "Fang et al.", "Poornima et al.", and "Aneja et al.". Conclusion: The global field of DCM has expanded in the last 20 years. The People's Republic of China contributes the most. However, there is little cooperation among authors and institutions. Overall, this bibliometric study identified the hotspots in DCM research, including "stress state," "energy metabolism," "autophagy," "apoptosis," "inflammation," "fibrosis," "PPAR," etc. Thus, further research focuses on these topics that may be more helpful to identify, prevent DCM and improve prophylaxis strategies to bring benefit to patients in the near future.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,009
Bibliométrie0,0300,050
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,290 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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