目的:基于CiteSpace对孤独症谱系障碍(ASD)护理研究现状及热点进行可视化分析。方法:本研究以中国知网、万方数据库及Web of Science核心数据库为数据源,采用CiteSpace 6.2.R2软件对2000年1月1日—2024年1月31日ASD护理研究相关文献进...目的:基于CiteSpace对孤独症谱系障碍(ASD)护理研究现状及热点进行可视化分析。方法:本研究以中国知网、万方数据库及Web of Science核心数据库为数据源,采用CiteSpace 6.2.R2软件对2000年1月1日—2024年1月31日ASD护理研究相关文献进行了系统的可视化分析,涵盖发文量、作者、机构、关键词、聚类及突现等关键维度。结果:最终纳入文献1 475篇,其中中文文献383篇,英文文献1 092篇。可视化分析结果显示,ASD护理领域发文量逐渐上升,核心研究作者群体较小,作者间的合作网络尚未形成有效联结;研究机构间的交互性亦显不足;热点文献类型主要为调查研究,核心研究领域为ASD患儿照顾者研究和相关临床护理措施研究。结论:ASD护理领域的研究有待加强,后续研究可从减轻ASD照护者负担、构建患儿综合护理干预体系等方面着手,学习和应用ASD病人护理的最佳实践,加速ASD护理研究进程。展开更多
目的基于CiteSpace和VOSviewer软件探讨炎症小体与血管性认知障碍(VCI)关系的研究热点和趋势。方法检索2013—2023年Web of Science收录的炎症小体与VCI关系的相关文献。采用文献计量学工具CiteSpace和VOSviewer对发文量、研究机构、关...目的基于CiteSpace和VOSviewer软件探讨炎症小体与血管性认知障碍(VCI)关系的研究热点和趋势。方法检索2013—2023年Web of Science收录的炎症小体与VCI关系的相关文献。采用文献计量学工具CiteSpace和VOSviewer对发文量、研究机构、关键词进行可视化分析并绘制网络知识图谱。结果共纳入49篇文献,2013—2023年炎症小体与VCI关系的年发文量整体呈上升趋势。共涉及29个机构,发文量最多的机构为新加坡国立大学,大部分研究团队之间存在合作关系,部分研究团队合作密切。我国复旦大学和山东第一医科大学(山东省医学科学院)发文量均为2篇,与国外的机构有一定的合作。炎症小体与VCI关系的研究热点为炎症小体、血管性痴呆、炎症、慢性脑低灌注等,主要集中于VCI的发病机制研究,其中NOD样受体热蛋白结构域相关蛋白3炎症小体已形成聚类模块,研究热度相对较高。结论炎症小体与VCI关系的研究仍处于探索阶段,我国发文量相对较少,但与各研究机构存在相互合作,初具研究规模,将来可在该领域进行深入研究。展开更多
目的分析自噬与新型冠状病毒感染(COVID-19)研究中的主要研究主题和热点,揭示该领域的研究趋势和未来方向。方法采用Web of Science核心数据库,检索自2020年1月1日至2024年4月18日发表的与自噬和COVID-19相关的英文文献。利用文献计量...目的分析自噬与新型冠状病毒感染(COVID-19)研究中的主要研究主题和热点,揭示该领域的研究趋势和未来方向。方法采用Web of Science核心数据库,检索自2020年1月1日至2024年4月18日发表的与自噬和COVID-19相关的英文文献。利用文献计量学方法和CiteSpace软件工具进行文献可视化分析。结果自2020年以来,自噬与COVID-19相关的文献数量呈爆发性增长,总共纳入514篇文献。发表论文最多的机构为中国科学院,研究影响最大的科研机构为加州大学系统。研究热点包括自噬在SARS-CoV-2感染中的作用、自噬相关的信号通路、自噬与炎症反应的关系以及自噬作为潜在治疗靶点的研究。通过关键词分析生成的知识图谱显示了自噬、SARS-CoV-2、炎症、抗病毒反应等关键词之间的关联。关键词的聚类分析揭示了自噬在病毒复制、抗炎和免疫调节以及细胞死亡中的作用是当前研究的主要方向。结论自噬在COVID-19的发病机制和治疗中扮演着重要角色。可视化分析为理解自噬与COVID-19复杂的相互作用提供了新的视角,并指出自噬在长新冠和新冠后综合征中的作用是未来研究的主要方向。展开更多
背景:膜片钳技术作为研究离子通道的“金标准”,已有40多年的发展历史。然而,科研机构的研究内容相对独立,没有对现有研究成果进行系统总结,导致现有研究存在重复性高、创新性弱的现象。因此,急需对膜片钳技术做一个全面的回顾,以明晰...背景:膜片钳技术作为研究离子通道的“金标准”,已有40多年的发展历史。然而,科研机构的研究内容相对独立,没有对现有研究成果进行系统总结,导致现有研究存在重复性高、创新性弱的现象。因此,急需对膜片钳技术做一个全面的回顾,以明晰现今的研究现状、热点和未来发展方向。目的:总结近10年膜片钳技术领域的研究现状和发展趋势。方法:使用Web of Science核心合集数据库收集了2013-2023年关于膜片钳技术的出版物。采用CiteSpace和VOSviewer软件对出版物数量进行量化分析,并分析文献条目网络,包括国家、机构、期刊、作者、关键词、高被引文献和共被引参考文献。结果与结论:①近10年间,膜片钳技术领域研究已逐步进入稳定发展阶段。②中国和美国是这方面的领先国家,中国科学院是具有核心影响力的机构,《Journal of Neuroscience》是主要出版刊物,PARK,WON SUN团队(韩国全北国立大学)和CHU,LI团队(中国河北省心脑血管病中医药防治研究重点实验室)在该领域作出了杰出的贡献,但团队之间的协作与交流较少,尚未形成网络合作模式。③膜片钳技术主要应用在神经系统的电生理特性及其疾病的病理机制方面,是研究人员持续关注的焦点。④在心血管系统电生理特性及其疾病病理机制的研究方面,对原代心肌细胞、诱导多能干细胞衍生的心肌细胞的电生理特性和心房颤动、心脏毒性、心源性猝死和高血压等心血管疾病的病理机制方面的研究,是近几年来研究的热点。⑤在膜片钳技术与其他生物技术的结合应用方面,关注的是与光遗传学、双光子钙成像等技术的交叉融合,将是一个重要的研究方向。⑥在药物筛选及治疗靶点的识别研究方面,尤其对于膜片钳技术和中药复方的研究,将成为未来组分中药研究中的一大助力。展开更多
背景:人工智能在医疗领域的发展日益迅速,在骨创伤领域的应用研究不断增多。文章旨在通过文献计量学分析,分析近年来人工智能在骨创伤领域中的研究热点,并预测未来的研究趋势。目的:总结人工智能技术在骨创伤领域的应用发展历程、研究...背景:人工智能在医疗领域的发展日益迅速,在骨创伤领域的应用研究不断增多。文章旨在通过文献计量学分析,分析近年来人工智能在骨创伤领域中的研究热点,并预测未来的研究趋势。目的:总结人工智能技术在骨创伤领域的应用发展历程、研究现状、热点和未来发展趋势,以期为今后的研究提供新的见解。方法:选择Web of Science核心集数据库中,时间跨度设为自建库至2023年8月,检索人工智能、机器学习、深度学习应用于骨创伤相关的文献420篇。通过人工筛选,导出与文章相关的文献共202篇,采用Citespace软件进行国家、机构、被引期刊和引文分析等的合作和关键词的共现等可视化分析。结果与结论:①分析筛选后纳入的202篇文献,总体发文量呈上升趋势,且在未来研究潜力巨大。研究中心性最高和发文量排名第一的国家均为美国。加州大学(美国)是发文量最多的研究机构。②人工智能在骨创伤研究中最常用的前5个关键词是深度学习、人工智能、骨密度、机器学习、诊断,中心性最高的关键词为骨密度,关键词数量最多的为深度学习。③共被引频次前10位的参考文献分别从多个方面介绍了人工智能技术应用于骨创伤领域诊断的可行性研究,其中8篇涉及骨关节损伤与深卷积神经网络,1篇涉及深度学习在CT检查中检测骨质疏松从而预防脆性骨折,1篇通过人工智能识别皮肤纹理变的特征应用于骨的特征性识别的相关性研究。④今后,人工智能的研究热点将主要集中在骨关节创伤和骨质疏松引发的骨折特异性研究上,未来研究趋势主要集中在提升人工智能算法的性能上,使用人工智能新技术对骨损伤进行精准划分和快速高效诊断,尤其是针对复杂和隐匿性骨折的诊断,通过建立有限元分析模型,实现对骨创伤的更加标准化评估。展开更多
浅部煤炭资源逐渐枯竭,开采深度持续增加,井下热环境问题需要重点关注。以Web of Science和中国知网(China National Knowledge Infrastructure,CNKI)数据库为基础,采用文献计量方法,运用CiteSpace工具进行可视化的分析,依托研究主题、...浅部煤炭资源逐渐枯竭,开采深度持续增加,井下热环境问题需要重点关注。以Web of Science和中国知网(China National Knowledge Infrastructure,CNKI)数据库为基础,采用文献计量方法,运用CiteSpace工具进行可视化的分析,依托研究主题、研究热点及前沿,对比国内外文献深部煤矿热环境研究框架。结果表明:(1)国内文献在该领域发文量较多,已形成核心作者群,研究机构分布在高校、煤矿集团等,国外文献发文量呈指数增长,国内外均缺乏跨学科和区域合作;(2)国内外文献煤矿深井热环境研究框架为理论与技术、深井热环境、实施降温措施等,国内文献更注重热环境理论、降温实效应用等,国外文献侧重技术系统架构,“深部矿井”“通风降温”“制冷系统”“系统”等开发绿色、智能降温技术成为国内外煤矿深井热环境研究热点和趋势。从宏观角度定量化分析国内外文献煤矿深井热环境研究领域特点,为该领域的研究提供现状支撑。展开更多
文摘目的基于CiteSpace和VOSviewer软件探讨炎症小体与血管性认知障碍(VCI)关系的研究热点和趋势。方法检索2013—2023年Web of Science收录的炎症小体与VCI关系的相关文献。采用文献计量学工具CiteSpace和VOSviewer对发文量、研究机构、关键词进行可视化分析并绘制网络知识图谱。结果共纳入49篇文献,2013—2023年炎症小体与VCI关系的年发文量整体呈上升趋势。共涉及29个机构,发文量最多的机构为新加坡国立大学,大部分研究团队之间存在合作关系,部分研究团队合作密切。我国复旦大学和山东第一医科大学(山东省医学科学院)发文量均为2篇,与国外的机构有一定的合作。炎症小体与VCI关系的研究热点为炎症小体、血管性痴呆、炎症、慢性脑低灌注等,主要集中于VCI的发病机制研究,其中NOD样受体热蛋白结构域相关蛋白3炎症小体已形成聚类模块,研究热度相对较高。结论炎症小体与VCI关系的研究仍处于探索阶段,我国发文量相对较少,但与各研究机构存在相互合作,初具研究规模,将来可在该领域进行深入研究。
文摘目的分析自噬与新型冠状病毒感染(COVID-19)研究中的主要研究主题和热点,揭示该领域的研究趋势和未来方向。方法采用Web of Science核心数据库,检索自2020年1月1日至2024年4月18日发表的与自噬和COVID-19相关的英文文献。利用文献计量学方法和CiteSpace软件工具进行文献可视化分析。结果自2020年以来,自噬与COVID-19相关的文献数量呈爆发性增长,总共纳入514篇文献。发表论文最多的机构为中国科学院,研究影响最大的科研机构为加州大学系统。研究热点包括自噬在SARS-CoV-2感染中的作用、自噬相关的信号通路、自噬与炎症反应的关系以及自噬作为潜在治疗靶点的研究。通过关键词分析生成的知识图谱显示了自噬、SARS-CoV-2、炎症、抗病毒反应等关键词之间的关联。关键词的聚类分析揭示了自噬在病毒复制、抗炎和免疫调节以及细胞死亡中的作用是当前研究的主要方向。结论自噬在COVID-19的发病机制和治疗中扮演着重要角色。可视化分析为理解自噬与COVID-19复杂的相互作用提供了新的视角,并指出自噬在长新冠和新冠后综合征中的作用是未来研究的主要方向。
文摘背景:膜片钳技术作为研究离子通道的“金标准”,已有40多年的发展历史。然而,科研机构的研究内容相对独立,没有对现有研究成果进行系统总结,导致现有研究存在重复性高、创新性弱的现象。因此,急需对膜片钳技术做一个全面的回顾,以明晰现今的研究现状、热点和未来发展方向。目的:总结近10年膜片钳技术领域的研究现状和发展趋势。方法:使用Web of Science核心合集数据库收集了2013-2023年关于膜片钳技术的出版物。采用CiteSpace和VOSviewer软件对出版物数量进行量化分析,并分析文献条目网络,包括国家、机构、期刊、作者、关键词、高被引文献和共被引参考文献。结果与结论:①近10年间,膜片钳技术领域研究已逐步进入稳定发展阶段。②中国和美国是这方面的领先国家,中国科学院是具有核心影响力的机构,《Journal of Neuroscience》是主要出版刊物,PARK,WON SUN团队(韩国全北国立大学)和CHU,LI团队(中国河北省心脑血管病中医药防治研究重点实验室)在该领域作出了杰出的贡献,但团队之间的协作与交流较少,尚未形成网络合作模式。③膜片钳技术主要应用在神经系统的电生理特性及其疾病的病理机制方面,是研究人员持续关注的焦点。④在心血管系统电生理特性及其疾病病理机制的研究方面,对原代心肌细胞、诱导多能干细胞衍生的心肌细胞的电生理特性和心房颤动、心脏毒性、心源性猝死和高血压等心血管疾病的病理机制方面的研究,是近几年来研究的热点。⑤在膜片钳技术与其他生物技术的结合应用方面,关注的是与光遗传学、双光子钙成像等技术的交叉融合,将是一个重要的研究方向。⑥在药物筛选及治疗靶点的识别研究方面,尤其对于膜片钳技术和中药复方的研究,将成为未来组分中药研究中的一大助力。
文摘背景:人工智能在医疗领域的发展日益迅速,在骨创伤领域的应用研究不断增多。文章旨在通过文献计量学分析,分析近年来人工智能在骨创伤领域中的研究热点,并预测未来的研究趋势。目的:总结人工智能技术在骨创伤领域的应用发展历程、研究现状、热点和未来发展趋势,以期为今后的研究提供新的见解。方法:选择Web of Science核心集数据库中,时间跨度设为自建库至2023年8月,检索人工智能、机器学习、深度学习应用于骨创伤相关的文献420篇。通过人工筛选,导出与文章相关的文献共202篇,采用Citespace软件进行国家、机构、被引期刊和引文分析等的合作和关键词的共现等可视化分析。结果与结论:①分析筛选后纳入的202篇文献,总体发文量呈上升趋势,且在未来研究潜力巨大。研究中心性最高和发文量排名第一的国家均为美国。加州大学(美国)是发文量最多的研究机构。②人工智能在骨创伤研究中最常用的前5个关键词是深度学习、人工智能、骨密度、机器学习、诊断,中心性最高的关键词为骨密度,关键词数量最多的为深度学习。③共被引频次前10位的参考文献分别从多个方面介绍了人工智能技术应用于骨创伤领域诊断的可行性研究,其中8篇涉及骨关节损伤与深卷积神经网络,1篇涉及深度学习在CT检查中检测骨质疏松从而预防脆性骨折,1篇通过人工智能识别皮肤纹理变的特征应用于骨的特征性识别的相关性研究。④今后,人工智能的研究热点将主要集中在骨关节创伤和骨质疏松引发的骨折特异性研究上,未来研究趋势主要集中在提升人工智能算法的性能上,使用人工智能新技术对骨损伤进行精准划分和快速高效诊断,尤其是针对复杂和隐匿性骨折的诊断,通过建立有限元分析模型,实现对骨创伤的更加标准化评估。
文摘浅部煤炭资源逐渐枯竭,开采深度持续增加,井下热环境问题需要重点关注。以Web of Science和中国知网(China National Knowledge Infrastructure,CNKI)数据库为基础,采用文献计量方法,运用CiteSpace工具进行可视化的分析,依托研究主题、研究热点及前沿,对比国内外文献深部煤矿热环境研究框架。结果表明:(1)国内文献在该领域发文量较多,已形成核心作者群,研究机构分布在高校、煤矿集团等,国外文献发文量呈指数增长,国内外均缺乏跨学科和区域合作;(2)国内外文献煤矿深井热环境研究框架为理论与技术、深井热环境、实施降温措施等,国内文献更注重热环境理论、降温实效应用等,国外文献侧重技术系统架构,“深部矿井”“通风降温”“制冷系统”“系统”等开发绿色、智能降温技术成为国内外煤矿深井热环境研究热点和趋势。从宏观角度定量化分析国内外文献煤矿深井热环境研究领域特点,为该领域的研究提供现状支撑。
