Knowledge mapping of B cell and atherosclerosis over the past 20 years: A bibliometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
Atherosclerosis (AS) is the main underlying cause of cardiovascular disease, and B cells are considered a key immune cell type to regulate AS. So far, there is no bibliometric study on B cell and AS. This study aims to comprehensively analyze the scientific output about B cell and AS, summarize the literature characteristics, explore research hotspots, and point out emerging trends. We searched the literature from 2003 to 2022 from the Web of Science Core Collection (WoSCC) database. CiteSpace, VOSviewer, and the R package "Bibliometrix" were used for literature analysis and visualization. A total of 1,062 articles and reviews were identified. The number of annual publications generally showed an upward trend. The United States and China were the most productive countries. Medical University of Vienna was the most productive research institution, and Binder Christoph J. was the most productive author, who was also from Medical University of Vienna. "Arteriosclerosis Thrombosis and Vascular Biology" was the most published journal and the most frequently cited journal. The most cited reference was written by Caligiuri G (2002) in "Journal of Clinical Investigation." The most frequent keywords were "inflammation," "macrophages," "cardiovascular disease," "T cells," "apoptosis," "immunity," "cytokines," "lymphocytes," etc. The trend topics were mainly focused on "immune infiltration," "immunoglobulins," and "biomarkers." The complex role of B cell subtypes and a variety of B cell mediators is the main research direction at present. In-depth analysis of B cell-specific targets can provide new ideas and methods for the prevention and treatment of AS.
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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 | 0,007 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,166 | 0,208 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».