Global Trends and Frontier in Research on Pancreatic Alpha Cells: A Bibliometric Analysis from 2013 to 2023
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Over the past 20 years, much of the research on diabetes has focused on pancreatic beta cells. In the last 10 years, interest in the important role of pancreatic alpha cells in the pathogenesis of diabetes, which had previously received little attention, has grown. We aimed to summarize and visualize the hotspot and development trends of pancreatic alpha cells through bibliometric analysis and to provide research direction and future ideas for the treatment of diabetes and other islet-related diseases. METHODS: We used two scientometric software packages (CiteSpace 6.1.R6 and VOSviewer1.6.18) to visualize the information and connection of countries, institutions, authors, and keywords in this field. RESULTS: A total of 532 publications, published in 752 institutions in 46 countries and regions, were included in this analysis. The United States showed the highest output, accounting for 39.3% of the total number of published papers. The most active institution was Vanderbilt University, and the authors with highest productivity came from Ulster University. In recent years, research hotspots have concentrated on transdifferentiation, gene expression, and GLP-1 regulatory function. Visualization analysis shows that research hotspots mainly focus on clinical diseases as well as physiological and pathological mechanisms and related biochemical indicators. CONCLUSIONS: This study provides a review and summary of the literature on pancreatic alpha cells through bibliometric and visual methods and shows research hotspot and development trends, which can guide future directions for 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 | 0,006 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,098 | 0,178 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».