An international analysis of stem cell research in intervertebral disc degeneration
Notice bibliographique
Résumé
Stem cell therapy has been increasingly investigated as a promising strategy for intervertebral disc degeneration (IDD). However, no international analysis of stem cell research has yet been conducted. This study aimed to analyze the major characteristics of published reports of stem cell use for IDD and to present a global insight into stem cell research. The study period spanned from the inception of the Web of Science database to 2021. A search strategy using specific keywords was implemented to retrieve relevant publications. The numbers of documents, citations, countries, journals, article types, and stem cell types were evaluated. A total of 1170 papers were retrieved. The analysis showed a significant increase in the number of papers over time (p < 0.001). High-income economies accounted for the majority of papers (758, 64.79 %). China produced the most articles (378, 32.31 %), followed by the United States (259, 22.14 %), Switzerland (69, 5.90 %), United Kingdom (54, 4.62 %), and Japan (47, 4.02 %). The United States ranked first in terms of the number of citations (10,346), followed by China (9177) and Japan (3522). Japan ranked first in terms of the number of citations per paper (74.94), followed by United Kingdom (58.54) and Canada (53.74). When standardized by population, Switzerland ranked first, followed by Ireland and Sweden. When gross domestic product was considered, Switzerland ranked first, followed by Portugal and Ireland. The number of papers was positively correlated with gross domestic product (p < 0.001, r = 0.673); however, there was no significant correlation with population (p = 0.062, r = 0.294). Mesenchymal stem cells were the most investigated stem cells, followed by nucleus pulposus-derived stem cells and adipose-derived stem cells. A sharp increase in stem cell research was observed in the field of IDD. China produced the most, although several European countries were more productive relative to their populations and economies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».