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Enregistrement W4408034673 · doi:10.21037/jtd-24-1451

Emerging trends and hotspots in animal experimental research on lung transplantation from 2004 to 2023: a bibliometric analysis

2025· article· en· W4408034673 sur OpenAlexaboutno aff
Chen Xie, Xinchen Tao, Yuanyuan Yao, Xinqiang Wang, Min Yan

Notice bibliographique

RevueJournal of Thoracic Disease · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung transplantationTransplantationData scienceInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Lung transplantation is the only viable option for end-stage respiratory diseases, with the global prevalence of this procedure on the rise in recent years. However, it is still plagued by various complications, for which no satisfactory therapy has yet been identified. Understanding the mechanisms underlying these post-transplant complications may be beneficial to enhance patient outcomes. This study utilized bibliometric analysis to assess present publication trends and focal points in the field of animal experimental studies on lung transplantation, aiming to provide insights into potential areas for future research. Methods: Utilizing CiteSpace software, the Online Analysis Platform of Literature Metrology, R package bibliometrix and VOSviewer, an analysis of current publication trends and hotspots in the area of animal experimental research for lung transplantation was carried out for the period spanning from 2004 to 2023. The English articles were searched in the Science Citation Index-Expanded (SCI-E) of Web of Science Core Collection (WoSCC). Results: A total of 995 articles on animal experimental research on lung transplantation over the past two decades were retrieved. Rats, mice and swine were the most commonly used animal models, with orthotopic lung transplantation, ischemia-reperfusion (IR), and ex vivo lung perfusion (EVLP) being the most frequently employed model of lung transplantation in animals. The leading contributed countries in this area were USA, Canada, Japan and China. Washington University and Shaf Keshavjee were acknowledged as the most influential institute and scholar, respectively. The top 10 main clusters identified through co-occurrence cluster analysis included, ex-vivo lung perfusion, EVLP, obliterative bronchiolitis, necroptosis, bronchiolitis obliterans, non-heart-beating donor, donation after circulatory death, xenotransplantation, hydrogen sulfide and alveolar macrophage. Current research focused on lung IR injury, lung transplant, hypoxia, and differentiation, as revealed by keyword burst detection. Conclusions: Over the past 20 years, global publications on animal experimental research for lung transplantation have grown rapidly. The current research hotspots focus on lung IR injury, hypoxia and differentiation during lung transplantation. Exploring the potential synergistic effects of EVLP and necroptosis inhibition in more depth could offer valuable information for improving lung transplant outcomes. Our analysis presents a detailed overview of the current state of animal experimental research in lung transplantation, evaluating current publication trends and focal points and providing significant insights for future research efforts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

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.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0780,063
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,448 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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