Mapping intellectual structure and research hotspots of cancer studies in primary health care: A machine-learning-based analysis
Notice bibliographique
Résumé
In the contemporary fight against cancer, primary health care (PHC) services hold a significant and critical position within the healthcare system. This study, as one of the most detailed investigations into cancer research in primary care, comprehensively evaluates cancer studies from the perspective of PHC using bibliometric techniques and machine learning. The dataset for the analyses was sourced from the Web of Science (WoS) Core Collection database on March 20, 2024. The Bibliometrix package within the R programming environment, alongside the Biblioshiny application, and VOSViewer software were employed for the bibliometric analyses. In this study, Latent Dirichlet Allocation was utilized as a prominent topic modeling algorithm. The implementation of this technique utilized Python along with the SciKit-Learn and Gensim libraries, ensuring robust model development and evaluation. The 2040 articles were produced by a total of 6705 different authors, 2166 different affiliations, and 75 different countries. Cancer survivors are more vulnerable and need more sensitive health services. The most intensively studied 3 cancer types in the PHC, listed by prevalence, are colorectal cancer, breast cancer, and cervical cancer. Additionally, prominent research topics in PHC include cancer screening, diagnosis, early detection, prevention, education, genetic factors and family history, risk factors, symptoms/signs, preventive medicine, referral and consultation, chronic disease management and health services research for cancer patients, health care disparities, palliative care, and communication with patients in PHC. Family physicians, being the first point of contact with the public, play a crucial role in preventing cancer cases, caring for patients with active cancer diagnoses, supporting cancer survivors in their post-cancer lives, and identifying and referring cancer cases at the earliest stages. However, cancer has many types, each with its own distinct symptoms, as well as similar types to each other. At this point, periodic educational training for doctors on cancer by health authorities, regular publication of cancer-related guidance resources by the central healthcare system, development of integrated decision support tools used by physicians during patient care, and the creation of informative mobile applications for cancer prevention or post-cancer life for patients have been considered highly critical.
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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 | 0,037 | 0,197 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,088 | 0,133 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».