Global scientific trends on the islet transplantation in the 21st century: A bibliometric and visualized analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Islet transplantation (IT) has emerged as a significant research area for the treatment of diabetes mellitus and has witnessed a surge in scholarly attention. Despite its growing importance, there is a lack of bibliometric analyses that encapsulate the evolution and scientific underpinnings of this field. This study aims to fill this gap by conducting a comprehensive bibliometric analysis to delineate current research hotspots and forecast future trajectories within the IT domain with a particular focus on evidence-based medicine practices. METHODS: This analysis scrutinized literature from January 1, 2000, to October 1, 2023, using the Web of Science Core Collection (WoSCC). Employing bibliometric tools such as VOSviewer, CiteSpace, and the R package "bibliometrix," we systematically evaluated the literature to uncover scientific trends and collaboration networks in IT research. RESULTS: The analysis revealed 8388 publications from 82 countries, predominantly the United States and China. However, global cross-institutional collaboration in IT research requires further strengthening. The number of IT-related publications has increased annually. Leading research institutions in this field include Harvard University, the University of Alberta, the University of Miami, and the University of Minnesota. "Transplantation" emerges as the most frequently cited journal in this area. Shapiro and Ricordi were the most prolific authors, with 126 and 121 publications, respectively. Shapiro also led to co-citations, totaling 4808. Key research focuses on IT sites and procedures as well as novel therapies in IT. Emerging research hotspots are identified by terms like "xenotransplantation," "apoptosis," "stem cells," "immunosuppression," and "microencapsulation." CONCLUSIONS: The findings underscore a mounting anticipation for future IT research, which is expected to delve deeper into evidence-based methodologies for IT sites, procedures, and novel therapeutic interventions. This shift toward evidence-based medicine underscores the field's commitment to enhancing the efficacy and safety of IT for diabetes treatment, signaling a promising direction for future investigations aimed at optimizing patient outcomes.
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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 | 0,011 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,209 | 0,306 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».