Global research trends in radiotherapy for bone metastases: a systematic bibliometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: With the development of various advanced radiotherapy techniques, research related to radiotherapy for bone metastases has made great progress, and scholars have published a large number of publications. In this study, we summarized the knowledge structure of radiotherapy for bone metastases and outlined the research hotspots through bibliometric analysis. Methods: Publications on radiotherapy for bone metastases from 1992 to 2024 were searched in the Web of Science Core Collection (WoSCC) database. Countries, institutions, authors, references, and keywords in the field were visualized using VOSviewer version 1.6.19 and CiteSpace version 6.3.R1. Results: 1303 publications from 71 countries were included in this study. The number of research publications on radiotherapy for bone metastases has been increasing year by year. The United States of America (USA) ranking first in terms of publication count and co-citation frequency. The most prolific institutions and authors were the University of Toronto and Sahgal A, while Chow E was the most co-cited author. The most co-cited paper was published by Lutz S et al. in 2011 in Internation Journal Of Radiation Oncology Physics. "stereotactic body radiotherapy", "spine metastases", "spinal cord compression", " immunotherapy" and "oligometastases" are the main keywords of the current research topics. Conclusions: The application of stereotactic body radiotherapy (SBRT) in the treatment of patients with bone metastases, especially oligometastases, has attracted extensive attention from researchers. How to choose reasonable radiotherapy for patients with complicated bone metastases has now become a research hotspot. Radiotherapy combined with immunotherapy may be the future development trend.
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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 | 0,019 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,171 | 0,212 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».