A bibliometric study on the impact of gut microbiota on the efficacy of immune checkpoint inhibitors in cancer patients: analysis of the top 100 cited articles
Notice bibliographique
Résumé
Background: Immune checkpoint inhibitors (ICIs) have transformed oncological treatment by modulating immune responses against tumors. However, their efficacy is subject to inter-patient variability and is associated with immune-related adverse events (irAEs). The human gut microbiota, a complex microbial ecosystem, is increasingly implicated in modulating responses to ICIs. This bibliometric analysis examines the 100 most-cited articles to elucidate trends and advancements in research concerning the gut microbiota's impact on ICI efficacy. Methods: A systematic literature retrieval was conducted within the Web of Science Core Collection (WoSCC), focusing on the 100 most-cited articles. VOSviewer and CiteSpace were utilized for bibliometric analysis, examining collaborative patterns and keyword co-occurrences. The relationship between citing and cited entities was analyzed, and burst ranking identified research hotspots based on citation frequency. Results: The 100 most-cited publications encompassed a range of disciplines, with a predominance of oncological research. The United States and China were leading in publication volume, with France and Canada also contributing significantly. French institutions, particularly INSERM and Université Paris Cite, were prolific. Routy, Bertrand and Zitvogel, Laurence were prominent among high-impact authors. Dominant keywords included "gut microbiota," "immunotherapy," "efficacy," and "cancer." The article by Routy et al. (2018) was the most frequently cited. Conclusions: This study highlights the significant role of the gut microbiota in ICI development and efficacy, emphasizing the necessity for international and interdisciplinary collaboration. The research is progressively focusing on managing immunotherapy side effects and optimizing treatment strategies. Challenges, including individual variability in gut microbiota composition, persist. Further research is imperative to exploit the potential of the gut microbiota in cancer therapy, advocating for personalized approaches and a more profound comprehension of the underlying mechanisms.
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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 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,151 | 0,198 |
| 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 ».