Table 1_A bibliometric study on the impact of gut microbiota on the efficacy of immune checkpoint inhibitors in cancer patients: analysis of the top 100 cited articles.xlsx
Notice bibliographique
Résumé
Background Immune checkpoint inhibitors (ICIs) have transformed oncological treatment by modulating immune responses against tumors. However, their efficacy is subject to inter-patient variability and is associated with immune-related adverse events (irAEs). The human gut microbiota, a complex microbial ecosystem, is increasingly implicated in modulating responses to ICIs. This bibliometric analysis examines the 100 most-cited articles to elucidate trends and advancements in research concerning the gut microbiota’s impact on ICI efficacy. Methods A systematic literature retrieval was conducted within the Web of Science Core Collection (WoSCC), focusing on the 100 most-cited articles. VOSviewer and CiteSpace were utilized for bibliometric analysis, examining collaborative patterns and keyword co-occurrences. The relationship between citing and cited entities was analyzed, and burst ranking identified research hotspots based on citation frequency. Results The 100 most-cited publications encompassed a range of disciplines, with a predominance of oncological research. The United States and China were leading in publication volume, with France and Canada also contributing significantly. French institutions, particularly INSERM and Université Paris Cite, were prolific. Routy, Bertrand and Zitvogel, Laurence were prominent among high-impact authors. Dominant keywords included “gut microbiota,” “immunotherapy,” “efficacy,” and “cancer.” The article by Routy et al. (2018) was the most frequently cited. Conclusions This study highlights the significant role of the gut microbiota in ICI development and efficacy, emphasizing the necessity for international and interdisciplinary collaboration. The research is progressively focusing on managing immunotherapy side effects and optimizing treatment strategies. Challenges, including individual variability in gut microbiota composition, persist. Further research is imperative to exploit the potential of the gut microbiota in cancer therapy, advocating for personalized approaches and a more profound comprehension of the underlying mechanisms.
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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: Jeu de données Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) Domaine: non disponible · Genre: Jeu de données Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | high |
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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,037 | 0,256 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 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 ».