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Enregistrement W4389149394 · doi:10.3389/fendo.2023.1218968

A bibliometric analysis of PCSK9 inhibitors from 2007 to 2022

2023· article· en· W4389149394 sur OpenAlexaboutno aff
Qin Luo, Zhenchu Tang, Panyun Wu, Zhangling Chen, Zhenfei Fang, Fei Luo

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Endocrinology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKey Research and Development Program of Hunan Province of ChinaNatural Science Foundation of Hunan ProvinceChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of ChinaHealth Commission of Hunan Province
Mots-clésPCSK9MedicineInternal medicineCholesterolLDL receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Since the approval of the proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 (PCSK9) monoclonal antibodies for marketing in 2015, PCSK9 inhibitors have attracted significant interest in the field of cardiovascular endocrinology. A large number of clinical trials have confirmed the efficacy and safety of PCSK9 inhibitors in reducing cholesterol and the risk of cardiovascular events. No bibliometric analysis of PCSK9 inhibitors has been performed as of yet. This study aims to analyze the research trends and hotspots of PCSK9 inhibitors through bibliometric analysis. Methods We searched the Web of Science Core Collection (WoSCC) database for PCSK9 inhibitor-related publications from 2007 to 2022. Data visualization analysis was performed using CiteSpace software. Microsoft Excel and Graphpad software were used for the drawing of some tables and figures. Results A total of 1072 pieces of literature were retrieved between 2007 and 2022. The number of publications concerning PCSK9 inhibitors is growing annually. The top five countries with the most articles published were the United States, England, Canada, Italy, and France. Harvard University, Amgen, Brigham & Women’s Hospital, Harvard Medical School, and Imperial College London are the five institutions with the highest output. The Journal of Clinical Lipidology is the most popular journal in this field. The most frequently cited journal is the New England Journal of Medicine . As for authors, Sabatine MS and Giugliano RP from Brigham & Women’s Hospital have the highest number of published articles. Amgen is the funding agency for most of the research. According to keyword analysis, “low density lipoprotein”, “familial hypercholesterolemia”, “PCSK9 inhibitor”, “PCSK9”, and “efficacy” are the five keywords with the highest frequency of co-occurrence. Conclusion The past 15 years have witnessed a rapid and fruitful development of PCSK9 inhibitors. The research trend and focus for PCSK9 inhibitors are from the mechanism of reducing low-density lipoprotein cholesterol to related clinical trials. Developed countries such as the United States have contributed prominently in this area. Coronary artery and inflammation are currently at the forefront of research in the field and are in an explosion period.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,874

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,1360,220
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,270 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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