Global research trends on the links between prostate cancer and erectile dysfunction between 2003 and 2023: A bibliometrics and visualized study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The incidence of prostate cancer (PC) has increased in recent years. Erectile dysfunction (ED) after prostate cancer treatment has aroused extensive attention. Bibliometric analysis was designed to investigate a systematic understanding of developments between PC and ED during the past 20 years. Methods: Literatures on PC and ED were retrieved from the Web of Science Core Collection database (WoSCC). By using the VOS viewer and CiteSpace software to analysis the metrics of bibliometric literature, such as number of articles, journals, countries, institutions, authors, keywords and associated information. The number of publications per year was statistically analysed and plotted thorough Microsoft Office. In addition, Pajek software was used to adjust the visual map. Results: A total of 2332 screened articles were included in the analysis. The Journal of Sexual Medicine, ranking first among the analysed journals, published 235 articles. The United States and Canada were leaders in PC and ED research. There is a need to strengthen inter-agency cooperation in this area of research on a global scale. Mulhall JP, as the most prolific author in this area of research, published 80 articles. And Rosen RC was the author with the most co-citated (693 co-citated). The main research focus on the prevention, treatment and management of ED after PC treatment in this field through the keyword analysis. Conclusions: Research on PC and ED is expected to expand further worldwide. We found ED, as new sustainable treatment modalities, scientific postoperative management and psychological interventions for patients, may become the research hotspots and should be closely concerned in this study.
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
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».