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Enregistrement W4387126583 · doi:10.25011/cim.v46i3.40760

Knowledge Mapping of Inflammasome and Pyroptosis in Stroke: A Bibliometric Analysis (2007-2023)

2023· article· en· W4387126583 sur OpenAlexvenueno aff
Mingfen Wu, Aning Sun, Hailun Jiang, Yinan Zhang, Zhigang Zhao, Bin Zhu

Notice bibliographique

RevueClinical and investigative medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammasome and immune disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPyroptosisInflammasomeChinaStroke (engine)NeuroinflammationCluster (spacecraft)CentralityWeb of scienceBibliometricsMedicineGeographyInflammationLibrary scienceMeta-analysisComputer scienceEngineeringInternal medicineStatisticsMechanical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Stroke is a major contributor to disability and death worldwide. Studies have demonstrated that inflammasome/pyroptosis and its mediated inflammatory response are important factors aggravating brain injury after stroke. We aimed to investigate and map the knowledge structure and global trends on inflam- masome/pyroptosis in stroke. METHODS: All relevant documents were obtained from the Web of Science on 5 June 2023. Bibliometric visualization diagrams were created using VOSviewer and CiteSpace. Excel was used for statistical analysis and drawing graphs. RESULTS: A total of 1106 publications were included, with more articles published each year, especially since 2014. China (740 papers), Zhejiang University (57 papers), Wang J (25 papers), and the Journal of Neuroinflammation (45 papers) were the most productive countries, institutions, authors, and journals, respectively. The United States was the country with highest centrality (0.56) and total link strength (171), and all of the top 10 institutions were in China. China and the U.S. cooperated closely. The centralities of the top 10 authors were all lower than 0.01; no leader has yet emerged in this field. "NLRP3 inflammasome" ranked first with 447 occurrences among 2136 keywords, of which 56 terms appeared more than 10 times when categorized into four clusters: cluster 1 (inflammation), cluster 2 (pyroptosis), cluster 3 (NLRP3 inflammasome), and cluster 4 (neuroinflammation). The studies focused on the mechanisms of inflammasome/pyroptosis in stroke were mainly limited to cell and animal experiments. CONCLUSION: Interest in inflammasome/pyroptosis in stroke is progressively increasing. The NLRP3 inflammasome is the most extensively studied and has been a research hotspot. The mechanisms of cell death in stroke are complex and future studies are needed to strengthen the clinical research on the relationship between pyroptosis-related processes and stroke, determine at which stage NLRP3 inflammasome activation, and clarify the detailed mechanism of NLRP3 in stroke.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,854
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,1460,210
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,091
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,253 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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