Decade-long landscape of transrectal ultrasound (TRUS) in prostate cancer research: trends, collaborations, and emerging frontiers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To systematically reveal the spatiotemporal distribution, collaboration networks, and thematic evolution of global transrectal ultrasound (TRUS) research in prostate cancer from 2015 to 2024 using bibliometric analysis and visualization. METHODS: A total of 12,894 relevant articles from the Web of Science database were analyzed using VOSviewer and CiteSpace for co-occurrence networks, burst detection, and density visualization, combined with social network analysis (SNA) and kernel density estimation (KDE) to decode country/institution collaboration patterns and geographical agglomeration. RESULTS: Annual publications peaked at 1800 in 2019, with a secondary surge in 2023 (1563 articles) driven by AI applications (e.g., AI-assisted biopsy). Mean citations per article reached 7.8 in 2020, coinciding with the release of GLOBOCAN 2020 and the rise of teleultrasound research. The United States (5333 articles) and Canada formed the North American core cluster (edge weight 5333 × 1099), while the UK (1287 articles) and Germany served as secondary hubs in Europe. Asian countries showed scattered distributions, though South Korea (2015-2017 burst strength 7.64, elastography) and Australia (2019-2022 burst strength 8.33, focal ablation) emerged as regional technical frontiers. The University of Toronto (242 articles) led TRUS-targeted biopsy research, while the University of Michigan became a rising affiliation due to TRUS-AI integration (post-2020 annual publications > 50). The high-impact journal J Clin Oncol (5783 citations) focused on fusion biopsy, with annual articles increasing from 42 to 117.Keywords shifted from "systematic biopsy" (2015-2017) and "radiotherapy planning" (2018-2020) to "AI-assisted diagnosis" (2021-2024 burst strength 20.6) and "teleultrasound" (COVID-19-related studies, annual growth 19%), reflecting technology-driven clinical transformation. CONCLUSION: TRUS research exhibits significant regional inequality and technological iteration, with AI integration and multimodal fusion (e.g., MRI-TRUS fusion) as future priorities. Strengthening cross-regional collaboration is recommended to promote technological equity, particularly for low-cost TRUS innovations in resource-constrained regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».