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Enregistrement W4410990819 · doi:10.3389/fped.2025.1558301

A bibliometric analysis of research trends in mesenchymal stem cell therapy for neonatal bronchopulmonary dysplasia: 2004–2024

2025· review· en· W4410990819 sur OpenAlexaboutno aff
Lu Bai, Xin Yue

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pediatrics · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBronchopulmonary dysplasiaMedicineMesenchymal stem cellStem-cell therapyStem cellIntensive care medicinePediatricsPathologyGestational agePregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Bronchopulmonary dysplasia (BPD) is a chronic lung disease predominantly affecting preterm infants, often requiring mechanical ventilation and supplemental oxygen. The pathogenesis of BPD involves a combination of genetic susceptibility and environmental insults, such as oxidative stress and mechanical ventilation. Mesenchymal stem cells (MSCs) have emerged as a promising therapeutic option for BPD due to their immunomodulatory, anti-inflammatory, and regenerative properties. This study aims to perform a bibliometric analysis of the publication landscape surrounding MSC therapy for BPD to identify research trends, collaborative networks, influential research clusters, and emerging research frontiers from 2004 to 2024. Methods: A bibliometric analysis was conducted using the Web of Science Core Collection (WoSCC) as the primary database due to its comprehensive citation indexing and standardized metadata. To ensure data integrity, we included publications from January 2004 (when the first relevant MSC studies for BPD began appearing) to November 2024. The search query combined terms related to BPD and MSCs, focusing on English-language articles and reviews. After retrieval, data were cleaned through duplicate removal and relevance verification processes. Quantitative analysis was performed on publication counts, authors, journals, institutions, and countries. Visual analysis tools, VOSviewer ( 1) and CiteSpace ( 2), were employed to map collaboration networks and identify research clusters through co-citation and co-occurrence analyses. Statistical validation of bibliometric distributions was conducted using Bradford's law and Price's law. Citation metrics were normalized by publication year to account for citation accumulation bias. Results: < 0.01), with a compound annual growth rate of 18.2%. The United States was the leading contributor (131 publications, 37.1%), followed by China (72 publications, 20.4%) and Canada (54 publications, 15.3%). Network analysis identified five distinct collaborative clusters, with limited cross-cluster collaboration. Citation analysis, normalized for publication age, revealed that the American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine had the highest field-weighted citation impact (3.8). Keyword co-occurrence analysis demonstrated a significant shift from whole-cell therapies to extracellular vesicle research after 2018, with "microvesicles" and "exosomes" emerging as high-intensity burst terms (burst strength >5.0). The co-citation analysis identified three primary research clusters: stem cell therapy mechanisms (42.3% of citations), respiratory physiology and pathology (38.1%), and clinical neonatology (19.6%). Conclusion: This bibliometric analysis maps the evolving landscape of MSC therapy research for BPD over the past two decades, revealing distinct research clusters with limited cross-disciplinary integration. Our findings demonstrate a clear shift from whole-cell MSC investigations toward MSC-derived exosomes as a cell-free therapeutic approach, particularly since 2018. Despite the growing body of preclinical evidence, visualization of publication patterns reveals significant gaps between laboratory findings and clinical applications, with only 8.2% of publications reporting clinical outcomes. The analysis further highlights geographical imbalances in research contributions and collaborative networks, suggesting opportunities for broader international engagement. These findings provide a foundation for directing future research efforts toward addressing knowledge gaps, particularly in understanding precise mechanisms of action and establishing standardized clinical protocols.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,814
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,1860,284
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,357 · 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'étudeMéta-analyse
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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