Bibliometric analysis of treatment modalities in calcific aortic valve stenosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Calcific aortic valve stenosis (CAVS) is a common cardiovascular condition associated with significant adverse events and high mortality rates. Unfortunately, there are currently no effective pharmacological treatments to halt or prevent its progression. Through our analysis of global trends and treatment strategies, we have identified valuable insights and promising therapeutic possibilities. Additionally, by utilizing bibliometric and visualization techniques, we provide a comprehensive overview of the current research landscape in this field. Method: According to our design idea, we used the Web of Science database to select publications on aortic stenosis and related treatments. Through our VOSviewer and CiteSpace analysis, a total of 787 articles have been analyzed by September 2024. We also summarize and explore the most prolific authors, the most prolific countries, and the journals and institutions that publish the most articles. Results: A visual analysis of the collected articles reveals that Canada and the United States have the highest publication volumes in this field. Among institutions, Harvard University in the U.S. leads in publication count, followed by Laval University in Canada and the University of California in the U.S. The top three research hotspots are stenosis, calcification, and progression. The journal with the highest number of publications in this area is Frontiers in Cardiovascular Medicine, followed by Catheterization and Cardiovascular Interventions and Arteriosclerosis, Thrombosis and Vascular Biology. Furthermore, research on CAVS treatment spans various directions and focuses, including therapeutic approaches, pathogenesis, and diagnostic methods. Conclusion: Research into CAVS treatment has advanced significantly over the years. While interventional and surgical valve replacement remains the mainstay treatments for aortic stenosis, they are insufficient to fully meet the needs of the patient. Emerging priorities now focus on improving diagnostics, exploring innovative therapies, uncovering disease mechanisms, and developing novel drugs. These findings highlight the evolving demands in this field and underscore the need for continued research to address these challenges.
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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 | 0,007 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,143 | 0,164 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».