Bibliometrische und visuelle Analyse des Immunsystems bei Osteomyelitis (1990–2024)

Zusammenfassung

Hier stellen die Autoren ein Protokoll zur Durchführung einer bibliometrischen und visuellen Analyse der immunbezogenen Osteomyelitisforschung vor (1990–2024). Dieser Ansatz identifiziert globale Publikationstrends, kollaborative Netzwerke und thematische Hotspots und bietet einen systematischen Überblick über den Übergang hin zu immunzentriertem Management bei Skelettinfektionen.

Zusammenfassung

Osteomyelitis (OM) ist eine entzündliche Knochenerkrankung, bei der eine Dysregulation der Immunmikroumgebung maßgeblich zum Krankheitsverlauf beiträgt. Diese Studie führt eine bibliometrische Analyse durch, um die globale Landschaft der immunbezogenen OM-Forschung von 1990 bis 2024 zu kartieren. Insgesamt wurden 3.031 Originalartikel und Rezensionen aus der Web of Science Core Collection abgerufen. Visualisierungssoftware wurde verwendet, um Publikationstrends, kollaborative Netzwerke und die Entwicklung von Schlüsselwörtern zu bewerten. Die Ergebnisse zeigen, dass die jährlichen Publikationen stetig zunahmen, wobei die Vereinigten Staaten und China als Hauptforschungsbeiträger hervorgingen. Hochwirksame Studien wechselten von der Untersuchung genetisch-autoimmuner Verbindungen hin zur Untersuchung von Staphylococcus aureus-Wirt-Interaktionen und Immunumgehung. Die disziplinären Trends verschoben sich von der Chirurgie hin zur Immunologie und Computerbiologie. Die Schlüsselwortanalyse zeigte eine Verschiebung von frühen infektionsbezogenen Begriffen hin zu molekularen Immunmechanismen, einschließlich IL-1β- und Th17-Signalisierung. Diese Analyse bietet einen umfassenden Überblick über den Forschungsübergang von pathogenfokussierten Ansätzen hin zu immunzentrierten Perspektiven im Bereich der Osteomyelitis.

Einleitung

Osteomyelitis (OM) ist eine entzündliche Knochenerkrankung, die durch eine mikrobielle Infektion verursacht wird und pathologisch durch fortschreitende Knochenabbau und die Beteiligung benachbarter Weichgewebe^{gekennzeichnet ist.} Die Hauptbehandlung von OM besteht typischerweise aus einer längeren Kur mit kulturgeleiteten Antibiotika, oft kombiniert mit chirurgischer Debridation zur Entfernung von infiziertem oder abgestorbenem Knochengewebe ^3,4. Epidemiologische Studien identifizieren die hämatogene Ausbreitung von Staphylococcus aureus als Hauptursache für OM⁵. Mit der zunehmenden Prävalenz von Antibiotikaresistenzen nehmen die Rückfall- und Behinderungsraten im Zusammenhang mit OM zu, insbesondere bei älteren Patienten mit Begleiterkrankungen wie Diabetes, vaskulärer Insuffizienz oder Neuropathie, was eine erhebliche Belastung für Gesundheitssysteme darstellt⁶.

Jüngste klinische Beobachtungen haben Überschneidungen zwischen OM- und autoinflammatorem Syndrom gezeigt, was darauf hindeutet, dass eine Immundysregulation eine entscheidende Rolle bei der Krankheitspathogenese^{spielen könnte}. Die Dysregulation der Immunmikroumgebung wird heute als ein zentraler pathologischer Treiber chronischer und refraktärer OM anerkannt. Neben der Dysregulation der Immunmikroumgebung wird der aberrante Knochenstoffwechsel, wie etwa eine gestörte osteogene Differenzierung, der mit bestimmten zellulären Todesprozessen wie der Ferroptose in Verbindung stehen könnte, zunehmend als Beitrag zur refraktären Natur von OM⁸ anerkannt. Forschungen haben gezeigt, dass Krankheitserreger die neutrophile Chemotaxis durch Virulenzfaktoren beeinträchtigen und die Makrophagenpolarisation induzieren können. Während eine akute Exposition gegenüber pathogenassoziierten molekularen Mustern typischerweise die Polarisation der M1-Makrophagen auslöst, um die mikrobielle Clearing zu erleichtern, induzieren persistierende Infektionen und Biofilme oft einen Übergang zu einem immunsuppressiven, M2-ähnlichen Phänotyp, was ein immunsuppressives Umfeld^{fördert 9,10}. Die Immunantwort während einer Knocheninfektion ist hochkomplex: Die abnormale Expansion myeloide-abgeleiteter Suppressorzellen hemmt die Aktivierung von T-Zellen, was zu einer Dysfunktion der T-Helferzellen führt, während eine erhöhte B-Zell-Apoptose die humorale Immunüberwachung untergräbt. Darüber hinaus führen aktuelle genetische Studien verschiedene Immunzelltypen, einschließlich Gedächtnis-B-Zellen, für ein erhöhtes^{OM-Risiko 12} in Verbindung. Angesichts der erheblichen gesellschaftlichen und klinischen Auswirkungen von OM ist es wichtig, die zugrunde liegenden Mechanismen der Immuninteraktionen zu erläutern, um die Entwicklung gezielter therapeutischer Strategien zu erleichtern.

Die bibliometrische Analyse ist ein methodischer Ansatz, der verwendet wird, um die Eigenschaften wissenschaftlicher Ergebnisse innerhalb eines bestimmten Forschungsbereichs^{zu bewerten 13}, mit dem Ziel, Schlüsseltrends und thematische Schwerpunkte in der Literatur zu identifizieren¹⁴. Im Gegensatz zu traditionellen Forschungsmethoden verwendet bibliometrische Analyse Visualisierungswerkzeuge, um wissenschaftliche Publikationen zu erforschen, was tiefere Einblicke und bedeutende analytische^{Vorteile bietet}. Dieser Ansatz ermöglicht die Bewertung akademischen Einflusses, die Identifizierung von Forschungshotspots und aufkommenden Themen sowie die Kartierung historischer und aktueller Schwerpunktbereiche und bietet so wertvolle Leitlinien für zukünftige Untersuchungen. Obwohl die immunologischen Dimensionen von OM in den letzten Jahren zunehmend Aufmerksamkeit erlangt haben, konzentrierten sich frühere bibliometrische Studien im Bereich der Knocheninfektionen hauptsächlich auf allgemeine chirurgische Techniken oder antibiotische Materialien. Eine systematische Analyse, die sich speziell auf die Immunmikroumgebung und die Interaktionen zwischen Wirt und Erreger konzentriert, fehlt derzeit. Diese Studie ist zeitgemäß und notwendig, um zu klären, wie sich die immunologische Forschung entwickelt hat, und um Lücken für zukünftige wirtgesteuerte Therapien zu identifizieren. Um diese Lücke zu schließen, führten die Autoren eine bibliometrische Analyse mit der Web of Science Core Collection-Datenbank durch, die den Zeitraum vom 1. Januar 1990 bis zum 31. Dezember 2024 abdeckte. Die Autoren vermuten, dass sich der Forschungsfokus von phänotypischen Beschreibungen bakterieller Infektionen hin zu einem molekularen Verständnis der Dysregulation der Immunmikroumgebung verlagert hat, was eine Verschiebung hin zur präzisen Behandlung im OM markiert.

Protokoll

Alle in dieser Studie verwendeten bibliografischen Daten wurden aus öffentlich zugänglichen Datenbanken (Web of Science Core Collection) abgerufen. Diese Forschung umfasste weder menschliche Teilnehmer noch tierische Proben; Daher waren für diese Analyse keine ethische Zustimmung und informierte Zustimmung erforderlich.

Datenerfassung und Suchstrategie
Relevante Studien zu den genetischen und immunologischen Mechanismen der Osteomyelitis wurden aus Online-bibliografischen Datenbanken (siehe Materialtabelle) abgerufen, insbesondere dem Science Citation Index Expanded und dem Social Sciences Citation Index, die in der bibliometrischen Forschung weit verbreitet sind. Die Datenbank wurde aufgrund ihrer umfassenden Abdeckung peer-reviewter Literatur und der hohen Genauigkeit der Zeitschriftenklassifikation^{ausgewählt 16,17}. Die Suchstrategie verwendete das Feld Thema (TS), das Titel, Zusammenfassung, Autoren-Schlüsselwörter und Schlüsselwörter Plus umfasst. Die verwendeten Schlüsselwörter waren wie folgt: TS = (Osteomyelitis ODER Osteomyelitide) und TS = (immun* ODER "T-Zelle" ODER "B-ZELLE" ODER "NK-ZELLE" ODER neutrophil ODER Makrophag ODER "Treg-Zelle"). Alle englischsprachigen Originalartikel und Rezensionen, die vom 1. Januar 1990 bis zum 31. Dezember 2024 indexiert waren, wurden aufgenommen. Während der Suchzeitraum die Forschung bis Ende 2024 umfasste, wurde der endgültige Datenexport am 15. April 2025 durchgeführt, um sicherzustellen, dass alle spät indizierten Publikationen aus dem Zeitraum 2024 erfasst wurden. Es wurden keine automatisierten Screening-Tools verwendet. Bibliometrische Daten wurden im "Klartext"-Format exportiert, einschließlich vollständiger Aufzeichnungen und zitierten Quellenangaben. Zwei Forscher führten die Suche unabhängig voneinander durch, und etwaige Unstimmigkeiten wurden durch Diskussionen behoben. Alle in dieser Studie verwendeten Daten stammen aus öffentlich zugänglichen Datenbanken; Daher war für diese Analyse keine ethische Zustimmung erforderlich.

Datenkatalogisierung und Standardisierung
Tabellenkalkulationssoftware (siehe Materialübersicht) wurde verwendet, um wesentliche Informationen zu katalogisieren, darunter Titel, Zugehörigkeiten, Publikationsquellen (Zeitschriften oder Bücher), Autoren, Referenzen, Fachkategorien und Schlüsselwörter. Während der Verarbeitung wurde die Datenbereinigung durchgeführt, indem Schlüsselwortsynonyme standardisiert wurden (z. B. durch das Zusammenführen von "S. aureus" und "Staphylococcus aureus") und die Konsolidierung institutioneller Namen. Diese Standardisierung stellt sicher, dass die Analysesoftware kollaborative Verbindungen und thematische Cluster ohne Redundanz korrekt identifiziert.

Softwarebasierte bibliometrische Analyse
Die bibliometrische Analyse wurde mit einer Kombination aus spezialisierten Visualisierungs- und statistischen Werkzeugen durchgeführt. Die bibliometrische Visualisierung VOSviewer (Version 1.6.20) (siehe Materialtabelle) wurde verwendet, um kollaborative Netzwerke zwischen Ländern und Institutionen zu schaffen. Für diese Visualisierungen wurde eine Mindestschwelle (z. B. 5 oder 10 Publikationen pro Knoten) gesetzt, um die Klarheit in der grafischen Darstellung zu gewährleisten. Die bibliometrische Visualisierung CiteSpace (Version 6.2.R2) (siehe Materialtabelle) wurde für Referenz-Co-Citation und Keyword-Burst-Analyse verwendet. Die Zeitaufteilung wurde für den 35-jährigen Studienzeitraum auf 1 Jahr pro Schnitt gesetzt. Die Auswahlkriterien verwendeten den g-Index mit einem Skalierungsfaktor von k = 25. Um Forschungshotspots zu identifizieren, wurde die Zitations-Burst-Sensitivität (Gamma) auf 0,7 und die minimale Burst-Dauer auf 2 Jahre gesetzt. Statistische Software (siehe Materialtabelle) wurde verwendet, um Publikationstrends und disziplinäre Verteilungen zu bewerten, während bibliometrische Analysesoftware (siehe Materialtabelle) zur Bewertung der Zitationshäufigkeiten eingesetzt wurde. Ein Ansatz der Wissenssynthese wurde angewandt, um die zentralen thematischen Begriffe¹⁸ zu integrieren und zusammenzufassen. Alle statistischen Verfahren wurden unabhängig von zwei Forschern durchgeführt, wobei Meinungsverschiedenheiten durch Diskussionen gelöst wurden, um eine genaue Replikation der Ergebnisse sicherzustellen.

Ergebnisse

Allgemeine Publikationsmerkmale
Insgesamt wurden zunächst 3.658 Veröffentlichungen abgerufen. Nach der unabhängigen Überprüfung und Entfernung nicht zulässiger Datensätze wurden 3.031 Artikel in die bibliometrische Analyse aufgenommen, darunter 2.480 Originalforschungsartikel und 551 Übersichtsarbeiten. Eine detaillierte Aufschlüsselung der 627 ausgeschlossenen Unterlagen identifizierte 212 Sitzungsabstracts, 154 redaktionelle Unterlagen, 118 Briefe, 85 Buchkapitel, 4...

Diskussion

Diese bibliometrische Studie bietet eine systematische Bewertung der globalen Forschungslandschaft im Zusammenhang mit dem Immunsystem bei Osteomyelitis und identifiziert einen bedeutenden Übergang von pathogen-fokussierten Untersuchungen hin zu einem molekularen Verständnis der immunologischen Mikroumgebung. Während sich frühere bibliometrische Analysen im Bereich der Knocheninfektionen auf allgemeine chirurgische Techniken oder antibiotische Materialien konzentrierten, betonen unsere E...

Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien

Name	Unternehmen	Katalognummer	Kommentare
VOSviewer (Version 1.6.20)	Zentrum für Wissenschafts- und Technologiestudien der Universität Leiden (CWTS)	NA	Wird zusammen mit anderen Tools verwendet, um Datenanalysen durchzuführen und visuelle sowie grafische Darstellungen zu erzeugen (z. B. Figuren, die die wichtigsten Fachkategorien und Schlüsselwörter mit den stärksten Zitationsbursts abbilden).
CiteSpace (version 6.2.R2 Basic)	Dr. Chaomei Chen.	NA	Wird zusammen mit anderen Tools verwendet, um Datenanalysen durchzuführen und visuelle sowie grafische Darstellungen zu erzeugen (z. B. Kollaborationsnetzwerke, Zitationsnetzwerke).
R (Version 4.3.1)	Das R-Projekt für statistische Berechnung (R Foundation)	NA	Wird zusammen mit anderen Tools verwendet, um Datenanalysen durchzuführen und visuelle sowie grafische Darstellungen zu erzeugen.
Hiscite Pro (Version 2.0)	Institut für wissenschaftliche Information	NA	Wird zusammen mit anderen Tools verwendet, um Datenanalysen durchzuführen und visuelle sowie grafische Darstellungen zu erzeugen.
Microsoft Excel	Microsoft Corporation	NA	Wird verwendet, um Informationen wie Titel, Zugehörigkeiten, Publikationsquellen, Autoren, Literaturverzeichnisse, Fachkategorien und Schlüsselwörter zu katalogisieren.