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Enregistrement W4390699105 · doi:10.3389/fphar.2023.1322319

A bibliometric and visual analysis of the use of ustekinumab in Crohn’s disease using CiteSpace

2024· review· en· W4390699105 sur OpenAlexaboutno aff
Yi Chen, Jiaqi Zhang, Junling Wu, Hanwen Zhang, Zhe Luan, Zhizhuang Joe Zhao, Congyong Li, Yi-Ming Zhao, Hu Zhang, Shufang Wang, Gang Sun

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pharmacology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésUstekinumabBibliometricsMedicineCrohn's diseaseDiseasePathologyLibrary scienceInfliximabComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The novel biologic agent ustekinumab (UST), a monoclonal antibody against the p40 subunit of interleukin-12 and interleukin-23, has been applied in the treatment of Crohn’s disease (CD). With the development of relevant research, the clinical treatment and favorable prognosis of UST in CD have garnered considerable attention. However, there is a lack of reports that present the current status of UST-related studies in a comprehensive and objective manner. Consequently, this study aims to visually analyze the current status and clinical trends of UST-related research, identify leading researchers, and recognize deficiencies using bibliometrics and knowledge mapping, which might assist in understanding future research priorities in that specific field. Methods: Published articles containing the use of UST in CD were retrieved from the Web of Science core collection database between 2008 and 2022. Then, the bibliometric analysis was performed, and a knowledge map was generated and visualized using the CiteSpace software. Results: A total of 479 articles published between 2008 and 2022 were included in the bibliometric analysis. These publications were authored by 185 scholars from 51 countries or regions, among which the United States (38.3%), Canada (16.9%) and England (10.0%) were predominant in publishing. The keyword analysis indicated that UST has long been a popular biologic agent, and its clinical efficacy, safety, and indication for vulnerable populations in CD are popular research topics. The phrase “fecal calprotectin,” a biomarker reflecting the degree of disease activity and monitoring the therapeutic response, began to gain traction in 2020 and has continued to this day. Looking for UST-related biomarkers was gaining clinical attention. Conclusion: The number of clinical studies involving the outcome of UST treatment in CD patients has increased, with the current research focusing on efficacy, safety, indications for vulnerable populations, therapeutic drug monitoring, and biomarkers. As an alternative drug after the failure of traditional immunosuppressive therapies or TNF-α antagonist therapy, UST is an effective and safe therapy in real-world refractory CD patients. UST will remain an active candidate for research in the treatment of CD.

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: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,694
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0240,029
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,324 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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