Bibliometric analysis of the usage of tenecteplase for stroke
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In recent years, tenecteplase has been competing with alteplase as a treatment for acute ischemic stroke given its ease of administration, lower dosage, cost-effectiveness, and better safety data. This paper seeks to analyze academic literature regarding the burgeoning usage of tenecteplase as a treatment for acute ischemic stroke across the world. METHOD: The Web of Science database was used to collect the data from articles containing the keywords "Tenecteplase" and "Stroke" published from 1999 to 2023. The search resulted in 576 journal articles. This study analyzed metadata related to the country, institution, keywords, and date published for each article in the database pertaining to tenecteplase use for stroke. RESULTS: The United States led in publications (260, 39.93%), followed by Australia (101, 15.51%), and a tie for third place between Canada and China (77, 11.83% each). The three most prevalent keywords were tenecteplase (N = 324), alteplase (N = 284), and thrombolysis (N = 244). The University of Melbourne and the University of Calgary were the leading institutions publishing on the use of tenecteplase as a treatment for stroke. In 2023, the number of publications on the usage of tenecteplase for stroke was the greatest, making up 24.3% of all papers on the topic. CONCLUSION: The surge in academic papers regarding tenecteplase in stroke in 2023 could be a good indicator of the drug's increasing prevalence as a treatment for stroke. Despite this finding, tenecteplase is currently not an FDA-approved therapy in the US as Genentech, the drug's manufacturer, has yet to file for federal approval for acute ischemic stroke treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,037 | 0,030 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».