Global hotspots and research trends of radiation-induced skin injury: a bibliometric analysis from 2004 to 2023
Notice bibliographique
Résumé
Background Radiation therapy has become an important treatment for many malignant tumours after surgery and for palliative tumour care. Although modern radiotherapy technology is constantly improving, radiation damage to normal tissues is often difficult to avoid, and radiation-induced skin injury (RSI) is a common complication, manifested as skin erythema, peeling, ulceration, and even bone and deep organ damage, seriously affect the quality of life for patients. Basic research and clinical trials related to RSI have achieved certain results, while no researchers have conducted comprehensive bibliometric studies. Objective A comprehensive bibliometric analysis of publications on RSI published between 2004 and 2023 was conducted to identify current hotspots and future directions in this area of study. Methods RSI-related publications published between January 1, 2004, and December 31, 2023, were retrieved from the Web of Science Core Collection (WoSCC) database for analysis using VOSviewer and CiteSpace analytics. Results A total of 1009 publications on RSI from 2004 to 2023 were included in the WoSCC database. The United States had the highest productivity with 299 papers, accounting for 29.63% of the total production, followed by China with 193 papers (19.13%) and Japan with 111 papers (11.00%). In terms of research institutions and journals, the University of Toronto and Journal of Supportive Care in Cancer published the highest number of papers. Professor Edward Chow published the most articles, while Professor Shuyu Zhang was the most cited. The top ten most-cited papers focused on the pathogenesis, prevention, and management of RSI. Keyword co-occurrence analysis and the top 25 keywords with the strongest citation bursts suggest that current research focuses on the pathogenesis, prevention, and treatment management of RSI. Conclusion This study conducted a systematic bibliometric analysis of RSI publications from 2004 to 2023; identified the trends in RSI publications, major research countries, major research institutions, major research journals, major research authors, and major research keywords; and revealed the future development direction and research hotspots of this field. This study provides a valuable reference for future RSI 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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,109 | 0,200 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».