Global Trends and Hotspots in the Research of the Effects of PM2.5 on Asthma: A Bibliometric and Visualized Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fine particulate matter (PM2.5) has been identified as a significant environmental and public health challenge, particularly due to its association with respiratory diseases like asthma. With the global rise in urbanization and industrialization, PM2.5-related asthma research has grown substantially over the past two decades. This study aims to provide a comprehensive bibliometric analysis to map global research trends, highlight key contributors, and identify emerging hotspots in the relationship between PM2.5 and asthma. METHODS: We performed a bibliometric analysis using the Web of Science Core Collection database, covering research from January 2004 to September 2024. The selected studies were analyzed using CiteSpace and VOSviewer to assess publication trends, global collaborations, and research hotspots through visualized networks and co-occurrence analyses. RESULTS: A total of 2035 publications were identified, demonstrating a steady increase in research output over the past two decades. The United States and China emerged as dominant contributors, frequently collaborating with countries like Canada, Australia, and South Korea. Key research areas focused on air quality, particulate matter exposure, and asthma exacerbation, with an increasing emphasis on indoor air pollution and long-term exposure risks. Institutional collaborations were led by prominent universities such as the University of California System and Harvard University. Additionally, research on vulnerable populations, particularly children, and the impact of early-life exposure to PM2.5 has gained attention in recent years. CONCLUSIONS: The global research landscape on PM2.5 and asthma has expanded significantly, with growing attention to interdisciplinary approaches that combine environmental science and public health. Future studies should focus on the global burden of air pollution, particularly in low- and middle-income countries, and address the long-term health impacts of PM2.5 exposure, especially in vulnerable populations.
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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 | 0,020 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».