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Enregistrement W4410837907 · doi:10.3389/fonc.2025.1549387

Retinoblastoma research trends from 1980 to 2023: a 44-year bibliometric study

2025· review· en· W4410837907 sur OpenAlexaboutno aff
Yun Zhao, Yining Wang, Yuchuan Wang, Jiagen Li, H. Li, Hong Zhao

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Oncology and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRetinoblastomaBibliometricsMedicineOncologyGeographyLibrary scienceComputer scienceBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Retinoblastoma (RB) is the most common intraocular malignant tumor in children. It not only seriously threatens patients’ vision but also endangers their lives if not treated in time. Our objective is to analyze research trends in the RB field and compare contributions from different countries, institutions and authors. Methods We extracted all RB-related publications published from 1980 to 2023 from the Web of Science database and applied VOSviewer, R software, Bibliometrix software, Origin 2024 and CiteSpace to review the publication data, analyze the publication trends, and visualize the relevant data. In this study, the research papers on RB published in the past 44 years were classified by year, country/region, institution/university, journal, author and keywords to reveal the research hotspots and development trends in this field. Results A total of 4156 papers on RB were identified from 1980 to 2023. In 1980, only 13 papers were published, yet by 2023, 237 papers had been published. These publications were contributed by 351 research institutes from 68 countries/regions. The United States ranked first with 1662 papers, accounting for 39.99% of the total number of publications on RB research. A total of 539 RB research papers were published in China, ranking second. India, Canada and Germany ranked third, fourth and fifth, with 377, 277 and 221 publications, respectively. Thomas Jefferson University published the most research papers on RB, with 166 published papers, accounting for 3.99% of all publications. The top three journals contributing to this field were Invest Ophth Vis Sci, the British Journal of Ophthalmology and Ophthalmology. Liquid biopsy, intra-arterial chemotherapy and intravitreal chemotherapy are the most frequently used keywords in the field. Conclusion Over the past 44 years, the United States, China, India, Canada and Germany have led the field of research on RB. Many renowned research institutions and ophthalmologists have made important contributions to RB research and will continue to lead this research direction. Liquid biopsy, intra-arterial chemotherapy and intravitreal chemotherapy are potential hotspots for RB research in the future.

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

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,884
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,1160,174
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,386 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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