Current status and hotspots in breast cancer patient self-management research: a bibliometric and visual analysis via CiteSpace (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Breast cancer is the most common cancer in women and the leading cause of cancer-related deaths among women worldwide.With significant improvements in breast cancer screening, diagnosis and treatment, the number of breast cancer survivors has significantly increased.Individuals with chronic illnesses often develop self-management skills as they cope with their condition, and these include: management of disease symptoms, detection of physiological and psychosocial changes, and lifestyle changes.Fewer studies have systematically summarised the hotspots, pathways and trends in self-care of breast cancer patients, and information on the history, current status and future trends of studies related to self-management of breast cancer patients is incomplete. OBJECTIVE Purpose: To analyze the current status, hotspots, and research trends related to self-management in breast cancer patients from 2005 to 2023 using Citespace on the Web of Science core database. METHODS Method: A search was conducted in the WoSCC from January 1, 2005, to August 31, 2023. The literature was visualised and analysed by CiteSpace 6.1.R6 for publication time, number of articles, country distribution, institutional distribution, reference co-citation, and keywords. RESULTS Results: A total of 1,413 English-language documents were included in the research on self-management of breast cancer patients from 2005 to 2023. The USA had the highest amount of issuance, while the University of Toronto had the most among institutions. The reference with the highest number of co-citations was "Self-Management: Enabling and empowering patients living with cancer as a chronic illness. "High-frequency keywords are quality of life, chronic disease, self-management, patient education, randomised controlled trials, education, intervention. These keywords formed 11 clusters related to the content of the intervention, the way of the intervention, outcome indicators, keyword burst analysis predicted that future research hotspots would focus on patient needs, psychological distress, internet technology, and mobile apps. CONCLUSIONS Conclusions: The research on breast cancer self-management is expanding rapidly. To further promote the development in this field, it’s crucial to strengthen cooperation and communication between different countries/regions and institutions. The findings suggest that there’s a need for more research in this field, particularly in areas such as patient needs and the use of technology to improve breast cancer patient self-management. Additionally, our findings offer suggestions for future research.
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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 | 0,014 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,233 | 0,313 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».