Bibliometrics analysis and knowledge mapping of pertussis vaccine research: trends from 1994 to 2023
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study aims to use bibliometric methods to explore the evolving landscape, hotspots, and emerging frontiers of pertussis vaccine research, providing deeper insights into the current research landscape and guiding future vaccine development efforts. METHODS: We conducted a comprehensive search of the Web of Science Core Collection database (WoSCC) from January 1, 1994, to December 31, 2023, employing search terms related to vaccination (vacc* or immun*) and pertussis (pertussis, Whooping Cough, Bordetella pertussis, B. pertussis, Bordetella pertussis infection, or B. pertussis infection) in the Title or Author keywords fields. Bibliometrics analysis of pertussis research was performed utilizing the bibliometrix-biblioshiny package in RStudio, alongside CiteSpace and VOSviewer software. RESULTS: In total, 2,623 records were analyzed, comprising 89.63% (n = 2,351) original research articles and 10.37% (n = 272) review articles. The study revealed that academic research on the pertussis vaccine was growing at a rate of 4.64% per year. The United States and Canada lead in the number of publications. GlaxoSmithKline and the Centers for Disease Control & Prevention- United States emerged as leading institutions, with Halperin SA and Locht C as the most active authors. Vaccine was the most influential journal. Most studies focused on vaccine effectiveness duration, vaccination schedules for high-risk groups, and people's attitudes toward vaccination. CONCLUSION: Our analysis showed increasing interest of researchers in pertussis literature, yet current research mainly emphasized expanding vaccine coverage and optimizing strategies, neglecting new vaccine development. This emphasized the need for prioritizing novel pertussis vaccines to tackle the resurgence challenge.
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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 | 0,009 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,173 | 0,267 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».