Tracing Five Decades of Psoriasis Pharmacotherapy: A Large-Scale Bibliometric Investigation with AI-Guided Terminology Normalization
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Large-scale bibliometric assessments of psoriasis pharmacotherapy research remain limited despite significant research output in this rapidly evolving field. This study aimed to map the evolution of systemic psoriasis therapy research over five decades and demonstrate how systematic analysis of research trajectories can illuminate the transformation of specialized medical fields into central components of precision medicine. Methods: A comprehensive bibliometric analysis was conducted using Web of Science Core Collection as the single data source, examining 19,284 publications spanning 1975–2025. The methodology employed AI-enhanced terminology normalization for standardizing pharmaceutical nomenclature, VOSviewer version 1.6.20 for network visualization, and Bibliometrix package for temporal trend analysis and thematic evolution mapping. International collaboration networks, thematic evolution across three distinct periods (1975–2000, 2001–2010, 2011–2025), and citation impact patterns were systematically analyzed. Results: Four distinct developmental phases were identified, with publications growing from 9 articles in 1975 to 1638 in 2024. The United States dominated research output with 5959 documents, while Canada achieved the highest citation efficiency at 62.65 citations per document. Global collaboration encompassed 70 countries organized into four regional clusters, with a 28-nation Asia–Pacific–Africa–Middle East alliance representing the largest collaborative group. Citation impact peaked during 2001–2008, coinciding with revolutionary biological therapy introduction. Thematic evolution demonstrated systematic transformation from two foundational themes to nine specialized domains, ultimately consolidating into four core areas focused on targeted therapeutics and evidence-based methodologies. Keyword analysis demonstrated progression from basic immunological studies to sophisticated targeted interventions, evolving from tumor necrosis factor alpha inhibitors to contemporary interleukin-17/interleukin-23 pathway targeting and Janus kinase inhibitors. Conclusions: Over five decades, psoriasis therapeutics research has shifted from a niche dermatological discipline to a central model for innovation in immune-mediated diseases. This evolution illustrates how bibliometric approaches can capture the dynamics of scientific transformation, offering strategic insights for guiding pharmaceutical innovation, shaping research priorities, and informing precision medicine strategies across inflammatory conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
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 | 0,022 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,046 | 0,086 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 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) | 0,002 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».