Current trends and hotspots in drug-resistant epilepsy research: Insights from a bibliometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Drug-resistance is a significant clinical issue in persons with epilepsy. In the past few years, many studies have been published investigating the management of drug-resistant epilepsy (DRE); however, no systematic and quantitative evaluation of this research has been performed. Therefore, a bibliometric analysis was conducted to demonstrate the current status of DRE research and to reflect the trends and hotspots within the field. Methods We retrieved publications on DRE published between 2011 and 2021 from the Science Citation Index Expanded of the Web of Science Core Collection. All articles related to DRE were included in this study. VOSviewer, R software, and CiteSpace were used to perform bibliometric research. Results A total of 3,088 original articles were included in this study. The number of publications on DRE has continued to increase over the past 11 years. The USA published the most papers with the highest number of citations and H-index. The National Institutes of Health and the University of Toronto were the most prolific funding agency and affiliation, respectively. Epilepsy & Behavior and Epilepsia ranked first as the most prolific and co-cited journals, respectively. The keywords “cannabidiol”, “neuromodulation”, “seeg” and “perampanel” revealed recent research hotspots. The top 100 most cited papers were classified into eight main topics, of which pharmacotherapy, disease mechanisms/pathophysiology, and neuromodulation were the three most important topics. Conclusions This analysis of bibliometric data demonstrated that DRE has always been a topical area of research. The mechanisms of epilepsy and therapies have been the focus of DRE research, and innovative antiseizure medications and surgical approaches are fast-developing research trends.
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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 | 0,010 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,192 | 0,249 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».