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Enregistrement W7115610979

Latest Research Hot Spots of Atopic Dermatitis Management Using Janus Kinase Inhibitor: A Bibliometric Analysis and Visualized Review

2025· article· en· W7115610979 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitationAtopic dermatitisCitation analysisBibliometricsWeb of scienceInclusion (mineral)Editorial boardHealth science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Houriah Nukaly,1 Deemah S AlHuraish,2 Basel H Bakhamees,3 Haya A AlHemli,2 Mai S Alsaadoon,4 Renad K Alhejji,4 Ghaid Alotaibi,5 Shikhah Abdullah Alomran,2 Zeinah AlHalees6 1Division of Experimental Medicine, McGill University Health Centre, Montréal, Québec, Canada; 2College of Medicine, Imam Abdulrahman bin Faisal University, Dammam, Eastern Province, Saudi Arabia; 3Faculty of Medicine, King Abdulaziz University, Jeddah, 23523, Saudi Arabia; 4College of Medicine, King Faisal University, Al Hofuf, Saudi Arabia; 5College of Medicine, King Saud bin Abdulaziz University for Health Sciences, Riyadh, Saudi Arabia; 6King Faisal Specialist Hospital and Research Center, Riyadh, Saudi ArabiaCorrespondence: Houriah Nukaly, Division of Experimental Medicine, McGill University Health Centre, 1650 Cedar Avenue, Montreal, QC, H3G 1A4, Canada, Email houriyahnukaly@gmail.comAbstract: Atopic dermatitis (AD) affects 5– 20% of the global population, with moderate-to-severe cases frequently requiring systemic therapy. The introduction of Janus kinase inhibitors (JAKi) has transformed therapeutic options, warranting a comprehensive analysis of the evolving research landscape. This bibliometric and visualized review aimed to identify global research hotspots, collaboration networks, and influential contributors in JAKi-related AD research. Publications were retrieved from the Web of Science Core Collection (2014– 2024) using the terms “(Janus kinase inhibitors OR JAK) AND (atopic dermatitis)”. Of 797 publications identified, 776 met inclusion criteria. Bibliometric mapping and visualization were conducted with VOSviewer, Excel, and Draw.io. The United States produced the most publications (34%), followed by Germany (12.62%), Japan (11.87%), and China (8.5%). The Icahn School of Medicine at Mount Sinai and Oregon Health & Science University led institutional output, while Kyoto University demonstrated the highest citation impact (82.57 citations per publication). Among authors, Emma Guttman-Yassky (25 publications) and Eric Simpson (22 publications) were the most prolific. Journal of Dermatological Treatment and Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology were the leading publishing journals, while The Journal of Allergy and Clinical Immunology was the most co-cited. The most frequently cited reference was Oetjen (2017), with 674 citations. Keyword analysis highlighted “atopic dermatitis”, “JAK inhibitors”, “upadacitinib”, and “baricitinib” as central themes, with abrocitinib and biologics emerging as newer hotspots. This study provides an updated overview of global research activity on JAK inhibitors in AD, addressing knowledge gaps, collaboration patterns, and future directions in targeted therapy.Keywords: atopic dermatitis, janus kinase inhibitors, JAK inhibitors, upadacitinib, baricitinib, global research trends

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,941
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0590,068
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,295
Tête enseignante GPT0,621
Écart entre enseignants0,326 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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