Top 100 most-cited articles on renal cell carcinoma: A bibliometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To analyze the top 100 most-cited articles on renal cell carcinoma (RCC) using bibliometric methods based on the Web of Science core collection database and to explore the research status, hotspots, and emerging trends in RCC. METHODS: The literature on RCC was searched in the Web of Science core collection database using a specific search strategy, and the types of literature were limited to articles and reviews, with no restrictions to language and publication date. The top 100 articles with the highest number of citations were extracted after the manual screening. The publication year, the number of citations, authors, country, institution, journal, and keywords of these articles were collected and analyzed. Descriptive statistics and visual analysis were performed using Microsoft Excel, VOSviewer, CiteSpace, R, and SPSS. RESULTS: The number of citations of the top 100 articles varied from 541 to 4530, with a median citation count of 807.5, and the citation rates ranged from 13.8 to 448.4 citations per year. Motzer RJ (n = 22), Escudier B (n = 13), Rini BI (n = 13), and Hutson TE (n = 11) were major contributors to this research area, with Motzer RJ publishing 16 articles as the first author. The US (n = 73), France (n = 5), Canada (n = 4), and Sweden (n = 4) were the leading countries for RCC studies. MEMORIAL SLOAN KETTERING CANCER CENTER (n = 22) was the institution with the highest number of publications. These 100 articles were derived from 24 journals, and the New England Journal of Medicine had the largest number of articles published (n = 18, impact factor = 91.245). The keyword co-occurrence network analysis showed that research hotspots in this field included molecular mechanisms of RCC development and progression, surgical treatment, targeted drug-related clinical trials, and immunotherapy. CONCLUSION: We analyzed the top 100 articles with the highest number of citations in the field of RCC and identified the influential authors, countries, institutions, and journals in this field. This study also presented the current research status, hotspots, and future trends in RCC.
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 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 | 0,007 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,151 | 0,142 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 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 | 0,002 |
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 ».