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Forschungsartikel

Wissenskartierung der traditionellen chinesischen Medizin in der Magenkrebsforschung: Eine bibliometrische Studie von 2006 bis 2025

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DOI:

10.3791/71565

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31. Juli 2026

In diesem Artikel

Zusammenfassung

Diese Studie nutzt bibliometrische Analysen, um die aktuelle Forschungslandschaft der traditionellen chinesischen Medizin in der Behandlung von Magenkrebs zu kartieren und die Entwicklung von Forschungshotspots weiter aufzuzeigen.

Zusammenfassung

Die Studie führte eine bibliometrische Analyse von 704 Artikeln zur traditionellen chinesischen Medizin bei Magenkrebs durch, die zwischen 2006 und 2025 veröffentlicht wurden, unter Verwendung der Web of Science Core Collection WOSCC (Literaturdatenbank). Netzwerkanalyse und -visualisierung wurden mit CiteSpace (bibliometrische Analysesoftware), VOSviewer (bibliometrische Kartierungssoftware) und Scimago Graphica (einer kostenlosen wissenschaftlichen Datenvisualisierungsanwendung) durchgeführt. Aus der Perspektive von Publikationstrends, kollaborativen Netzwerken, Forschungsthemen und der Wissensbasis erläutert die Studie die aktuelle Forschungslandschaft, die Kernforschungskräfte und die Entwicklung von Grenzen in diesem Fachgebiet. In den letzten zwei Jahrzehnten wuchs die Zahl der Publikationen weiter und erreichte 2025 einen historischen Höchststand von 102. Artikel, die in den letzten zehn Jahren veröffentlicht wurden, machen über 75 % der Gesamtzahl aus, was darauf hindeutet, dass sich dieses Fachgebiet in einer aktiven Forschungsphase befindet. China belegt den ersten Platz bei Publikationsvolumen (671 Artikel), Gesamtzitationen (13.447) und internationaler Kooperationszentralität. Die Nanjing Universität für Chinesische Medizin und die Beijing Universität für Chinesische Medizin sind die Kernforschungseinrichtungen. Wichtige Publikationen sind das Journal of Ethnopharmacology und Frontiers in Pharmacology. Die Keyword-Cluster-Analyse identifizierte neun Hauptforschungsthemen: Helicobacter pylori, Akupunktur, chinesische Kräuterinjektionen, Netzwerkpharmakologie, molekulares Andocken, Metabolomik und andere. Forschungshotspots entwickelten sich von grundlegender mechanistischer Erkundung zu umfassenden Behandlungsstrategien und weiterhin zu systematischen Studien, die durch neue Technologien unterstützt wurden. Molekulare Andockung und der epithelial-mesenchymale Übergang stellen die aktuellen Forschungsgrenzen dar.

Einleitung

Magenkrebs ist einer der häufigsten bösartigen Tumore des Verdauungstrakts weltweit, wobei seine Häufigkeit und Sterblichkeit konstant zu den führenden Malignitäten gehören und eine ernsthafte Gefahr für die menschliche Gesundheit darstellen1. Die Krankheit zeigt sich oft mit heimtückischen frühen Symptomen, und die meisten Patienten befinden sich zum Zeitpunkt der Erstdiagnose bereits in einem fortgeschrittenen Stadium, wodurch das optimale Zeitfenster für eine kurative Operation verpasst wird. Selbst bei Operation, Strahlentherapie und Chemotherapie bleibt die Wirksamkeit konventioneller Behandlungsmethoden begrenzt, und diese Ansätze gehen häufig mit schweren Nebenwirkungen einher, die nicht nur die Lebensqualität der Patienten beeinträchtigen, sondern häufig auch zum Abbruchder Behandlung führen 2,3,4. Die traditionelle chinesische Medizin hat als wichtiger Bestandteil der umfassenden Krebstherapie einen einzigartigen Wert bei der Prävention und Behandlung vonMagenkrebs gezeigt. In den letzten Jahren ist das Behandlungsmodell, das traditionelle chinesische Medizin mit Operation, Strahlentherapie und Chemotherapie kombiniert, immer verbreiteter geworden. Mehrere klinische Studien haben bestätigt, dass die traditionelle chinesische Medizin die durch Chemotherapie verursachte Nebenwirkungen wirksam lindern, das Tumorrückfall und die Metastasierung hemmen und die Lebensqualität der Patienten verbessern kann, während sie zudem Eigenschaften wie Multipathway, Multi-Target-Effekte und milde Wirkungaufweisen kann 6,7,8,9,10 . In China durchdringt die traditionelle chinesische Medizin den gesamten Verlauf der Magenkrebsprävention und -behandlung – von der Frühintervention bei präkanzerösen Läsionen bis hin zur palliativen Behandlung in fortgeschrittenen Stadien – und ist zu einem unverzichtbaren therapeutischen Ansatzgeworden. Mit dem rasanten Wachstum verwandter Studien steht dieses Fachgebiet jedoch vor Herausforderungen wie fragmentierten Forschungsthemen, heterogener Evidenzqualität und unklaren Kernfragen, was den dringenden Bedarf an einer systematischen Übersichtsarbeit der aktuellen Forschungslandschaft unterstreicht.

Die Bibliometrie ist ein interdisziplinäres Fachgebiet, das das Literatursystem als Forschungsobjekt behandelt und mathematische sowie statistische Methoden anwendet, um die Verteilungsmerkmale und evolutionären Muster von Wissensträgern quantitativ zu analysieren12. Im Vergleich zu traditionellen Übersichtsarbeiten wie systematischen Übersichtsarbeiten und Metaanalysen konzentriert sich die Bibliometrie stärker darauf, Muster und Grenzen auf Makro- und Mesoebene aufzuzeigen. Sie kann potenzielle subjektive Selektionsverzerrung in traditionellen Übersichtsarbeiten ausgleichen und eignet sich besonders gut für die systematische Sortierung groß angelegter, multidimensionaler Merkmale der Literatur. Auf dieser Grundlage kann die Methode Wissenschaftlern Daten liefern, um den Entwicklungspfad der Disziplin zu erfassen, Kernforschungskräfte zu identifizieren und zukünftige Forschungsrichtungenzu planen. In den letzten Jahren wurde diese Methode weit verbreitet in der Wissenskartierung und Frontier-Analyse in verschiedenen Bereichen angewandt und bietet eine wissenschaftliche Grundlage für die systematische Nachverfolgung der Entwicklung von Disziplinen. Diese Studie, basierend auf der Literaturdatenbank, verwendet bibliometrische Analysetools, darunter bibliometrische Kartierungssoftware und eine kostenlose wissenschaftliche Datenvisualisierungsanwendung, um die Literatur zur traditionellen chinesischen Medizin zur Behandlung von Magenkrebs von 2006 bis 2025 visuell zu analysieren. Durch die Untersuchung mehrerer Dimensionen wie Publikationstrends, Länderverteilung, institutionelle Zusammenarbeit, Autorennetzwerke, Zeitschriftenverteilung, Keyword-Clustering und gemeinsam zitierte Referenzen erläutert diese Studie systematisch den aktuellen Forschungsstand, die Kernforschungskräfte, aktuelle Themen und die Pionierentwicklung in diesem Bereich mit dem Ziel, eine Referenz für klinische Praxis und wissenschaftliche Forschung zur Prävention und Behandlung von Magenkrebs mit der traditionellen chinesischen Medizin zu bieten.

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Protokoll

Datenerfassung und Suchstrategie

In der Literaturdatenbank wurde eine Themensuche mit Boolesche logischen Operatoren durchgeführt. Die Suchstrategie wurde unter Verwendung von Medical Subject Headings (MeSH)-bezogenen Konzepten und Freitext-Schlüsselwörtern entwickelt, die für die WOSCC-Datenbank angepasst wurden: "Magenneoplasmen" für Magenkrebs und "Medizin, chinesisch traditionell" für traditionelle chinesische Medizin, zusammen mit relevanten Eintragsbegriffen. Die Suche beschränkte sich auf das Feld "Thema". Um die breite Literatur zur traditionellen chinesischen Medizin in der Magenkrebsforschung umfassend zu erfassen, wurden zwei Kernforschungsrichtungen priorisiert, nämlich Akupunktur und chinesische Kräutermedizin, als primäre Rückzugsachsen, da diese beiden Modalitäten die am weitesten verbreiteten therapeutischen Ansätze darstellten und die größte Menge veröffentlichter Forschung auf diesem Gebiet hervorgebracht hatten. Die Suchstrategie wurde wie folgt aufgebaut: TS= ("traditionelle chinesische Medizin*" ODER "TCM" ODER "CHINESISCHE KRÄUTER" ODER "AKUPUNKTUR" ODER "KRÄUTERMEDIZIN*") UND TS= ("Magentumor*" ODER "Magenkrebs*" ODER "Magentumor*" ODER "Magenkrebs*" ODER "Magenkarzinom*"). Kern- und erweiterte Schlüsselwörter in den Bereichen Magenkrebs und traditionelle chinesische Medizin wurden hierarchisch ausgewählt und innerhalb jeder Gruppe mit dem "OR"-Operator und zwischen den Gruppen mit dem "AND"-Operator kombiniert, um eine umfassende Abdeckung relevanter Forschungsthemen sicherzustellen. Joker wurden verwendet, um das Weglassen verwandter Begriffe zu vermeiden. Der Suchzeitraum war vom 1. Januar 2006 bis zum 31. Dezember 2025 begrenzt (Tabelle 1). Die Suche wurde am 18. März 2026 durchgeführt. Die Indexkategorien umfassten SCI-EXPANDED und SSCI.

Literaturüberprüfungsprozess und Kriterien

Der Literaturüberprüfungsprozess verlief wie folgt: (1) Sprachfilterung: Es wurden nur englische Artikel aufgenommen. (2) Dokumententyp-Filterung: Es wurden nur Zeitschriftenartikel (Artikel) und Reviews (Review) einbezogen; Konferenzzusammenfassungen, Leitartikel, Briefe, Nachrichten usw. wurden ausgeschlossen. Alle von WOSCC abgerufenen Unterlagen wurden vollständig und ohne manuelle Vorwahl exportiert, was einen unparteiischen und reproduzierbaren Auswahlprozess gewährleistete. Beim Export von Datensätzen aus der Literaturdatenbank waren die Exporteinstellungen wie folgt: Datensatzinhalt wurde auf "Vollständiger Datensatz und zitierte Quellen" gesetzt; Das Dateiformat wurde auf "Klartext" gesetzt; die Codierung war auf "UTF-8" eingestellt; Die Akte trug den Namen "20260318_TCM_gastric". Wenn während des Screening-Prozesses Meinungsverschiedenheiten auftraten, wurden diese durch Konsensdiskussionen zwischen den beiden Autoren gelöst, um die Genauigkeit der Screening-Ergebnisse sicherzustellen.

Datenimport und -bereinigung

Nach dem Export der Daten bestand der erste Schritt darin, das Format zu konvertieren und zu importieren. Die von WOSCC exportierten TXT-Dateien wurden einheitlich im Ordner "input" gespeichert. Anschließend wurden mit dem integrierten Datenformat-Konvertierungstool des bibliometrischen Analysetools die ursprünglichen Literaturdatensätze in ein Format umgewandelt, das von bibliometrischen Analysewerkzeugen erkennbar ist; Die konvertierten Dateien wurden im "Output"-Ordner gespeichert, und die entsprechenden Ordner "Data" und "Project" wurden automatisch generiert, wodurch eine strukturierte Datengrundlage für die anschließende Co-Occurrence-Analyse, Co-Citation-Analyse und Keyword-Evolution-Analyse geschaffen wurde.

Im Datenbereinigungsschritt wurde, um Störungen durch doppelte Literatur in den Analyseergebnissen zu vermeiden, die Datendeduplizierungsfunktion der bibliometrischen Analysetools für automatisierte Screenings verwendet. Diese Funktion identifizierte und entfernte doppelte Datensätze mittels eindeutiger Literaturkennungen, sodass pro Veröffentlichung nur ein Datensatz erhalten blieb. Konkret wurde in der Datenvorverarbeitungsoberfläche bibliometrischer Analysetools die Option "Duplikate entfernen" ausgewählt, und das System scannte den Datensatz automatisch, entfernte redundante Einträge und erstellte ein Deduplizierungsprotokoll zur Verifizierung. Nach der Reinigung wurden die verbleibenden einzigartigen Literaturaufzeichnungen alle in nachfolgende Analysen einbezogen, wodurch die Genauigkeit des Netzwerkaufbaus und der Statistiken gewährleistet wurde. Zusätzlich wurden die von WOSCC exportierten TXT-Dateien direkt in eine bibliometrische Kartierungssoftware importiert und mit der kartenbasierten bibliografischen Datenfunktion verarbeitet, um Kollaborations- und Ko-Vorkommensnetzwerke zu erstellen.

Analytische Werkzeuge

Ein bibliometrisches Analysewerkzeug wurde verwendet, um Ko-Zitationsnetzwerke zu erstellen und die Entwicklung von Schlüsselwörtern zu analysieren; Bibliometrische Kartierungssoftware wurde verwendet, um kollaborative und Ko-Vorkommensnetzwerke zu erstellen und zu visualisieren; Eine kostenlose wissenschaftliche Datenvisualisierungsanwendung wurde verwendet, um Länder-/Regional-Kollaborationsnetzwerke zu visualisieren; und WPS Excel 2023 (WPS-Tabelle) sowie GraphPad Prism 10.1 (Software zur wissenschaftlichen Datenanalyse und Grafikzeichnung) wurden für grundlegende statistische Analysen und Figurenerstellung verwendet.

Bibliometrische Parametereinstellungen (bibliometrische Analysetools)

In der bibliometrischen Analyse wurde die Zeitverteilung von 2006 bis 2025 in Einjahresintervallen festgelegt, und die Knotenauswahl erfolgte mit dem g-Index (k = 5). Die Netzwerkvereinfachung erfolgte mit dem Pathfinder-Pruning-Algorithmus, der einmal auf jedes Zeitschnitt-Netzwerk und nach dem Netzwerkzusammenführen erneut angewendet wurde. In den Visualisierungen wurde die Knotengröße proportional zur Vorkommenshäufigkeit skaliert, und die Linkdicke spiegelte die Stärke der Ko-Vorkommensbeziehungenwider 16. Schlüsselwörter, die aus den exportierten Datensätzen extrahiert wurden, wurden zusammengeführt und standardisiert, auf deren Grundlage eine Ko-Vorkommensmatrix generiert wurde. Anschließend wurden Clusteranalysen, Zeitlinienvisualisierung und Burst-Erkennung durchgeführt, um thematische Evolution und aufkommende Forschungsfronten zu identifizieren. Die Analyseergebnisse umfassten Co-Occurrence-Netzwerkdateien, Clusterberichte und Burst-Begriffslisten zur weiteren Visualisierung und Interpretation.

Kollaborativer und Ko-Occurn-Netzwerkanalyse-Workflow (bibliometrische Kartierungssoftware)

In der Analyse der bibliometrischen Kartierungssoftware wurden Schwellenwerte basierend auf der Verteilung der Publikationszahlen für jede Einheit festgelegt: mindestens 4 Publikationen für Autoren, 6 für Institutionen, 2 für Länder und 3 für Zeitschriften. Unter diesen Schwellenwerten wurden separat Ko-Autoren-Netzwerke für Autoren, Institutionen, Länder und Zeitschriften sowie ein Netzwerk zur Ko-Häufigkeit von Schlüsselwörtern aufgebaut. Das Netzwerklayout wurde mit dem Linlog-/Modularitäts-basierten Algorithmus optimiert, und die Knotengrößen wurden je nach Analyseziel17 nach Publikationszahlen oder Gesamtzitationszahlen gewichtet. Die Analyse erzeugte Knoten-/Randstatistik-Dateien, zweidimensionale Netzwerkkarten und Dichteansichten für jedes Netzwerk, die zur Interpretation von Kollaborationsmustern und Hotspot-Verteilungen verwendet wurden.

Visualization of Country Collaboration Networks (eine kostenlose Anwendung zur wissenschaftlichen Datenvisualisierung)

Eine kostenlose wissenschaftliche Datenvisualisierungsanwendung wurde hauptsächlich zur Analyse und Visualisierung von Länder-Kollaborationsnetzwerken verwendet. Der Workflow beinhaltete das Importieren von GML-Format-Länderkollaborationsdaten, die aus bibliometrischer Kartierungssoftware exportiert wurden, in eine kostenlose wissenschaftliche Datenvisualisierungsanwendung, mit folgenden Parametern: (1) Knotenetiketten auf "Land" gesetzt. (2) Knotenclustering basierend auf der Länder-Namenszeichenkette. Im daraus resultierenden Länder-Kollaborationsnetzwerk spiegelte der Knotendurchmesser die Anzahl der Publikationen pro Land wider, und die Linkdicke spiegelte die Häufigkeit der Zusammenarbeit zwischen Ländernwider: 18,19.

Grundlegende statistische Analyse und Visualisierung (WPS-Tabelle sowie eine wissenschaftliche Datenanalyse- und Grafiksoftware)

WPS-Tabellenkalkulations- sowie wissenschaftliche Datenanalyse- und Grafiksoftware wurden verwendet, um beschreibende statistische Analysen durchzuführen und analytische Daten in visuelle Darstellungen umzuwandeln, einschließlich Torten-, Balken- und Spaltendiagrammen.

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Ergebnisse

Jährliche Publikationsausgabe

Eine erste Suche ergab 724 Datensätze, die auf ausschließlich englischsprachige Artikel und Übersichtsartikel reduziert wurden, was zu 704 Publikationen führte: 548 Artikel und 156 Übersichtsartikel. Von 2006 bis 2025 zeigte die jährliche Anzahl der Publikationen in der traditionellen chinesischen Medizin für Magenkrebs einen schwankenden Aufwärtstrend, was ein stetiges Wachstum des Forschungsinteresses widerspieg...

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Diskussion

Diese Studie verwendet bibliometrische Methoden, um die Forschungslandschaft der traditionellen chinesischen Medizin bei der Behandlung von Magenkrebs in den letzten zwei Jahrzehnten systematisch abzugrenzen. Diese Analyse skizziert nicht nur die globale Forschungslandschaft, sondern identifiziert auch wichtige Mitwirkende, aufkommende Themen und mögliche zukünftige Forschungsrichtungen in diesem Bereich.

Entwicklungstrends auf Makroebene und Forschung...

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Offenlegungen

Die Autoren erklären keine Interessenkonflikte.

Danksagungen

Diese Arbeit wurde vom Elite Research Fund der Beijing Micro Love Charity Foundation im Rahmen des Zuschusses Nr. JYKY2024-0100319019.

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Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien
NameUnternehmenKatalognummerKommentare
CiteSpaceChaomei Chen, Drexel University6.4.R1 (https://citespace.podia.com/)Zum Aufbau von Ko-Zitationsnetzwerken und zur Analyse der Entwicklung von Schlüsselwörtern verwendet.
VOSviewerCentre for Science and Technology Studies (CWTS), Leiden University1.6.19 (https://www.vosviewer.com/)Zum Aufbau und zur Visualisierung von Kooperations- und Ko-Vorkommensnetzwerken verwendet.
Scimago GraphicaSCImago Lab1.0.25 (https://graphica.scimagojr.com/)Zur Visualisierung von Länder-/Regionalkooperationsnetzwerken verwendet.
GraphPad PrismGraphPad Software10.1 (https://www.graphpad.com/)Zur grundlegenden statistischen Analyse und Figurenerstellung verwendet.
WPS ExcelKingsoft Corporation2023 (https://www.wps.com/)Zur deskriptiven statistischen Analyse und Datenverwaltung verwendet.
Web of Science Core CollectionClarivate Analyticshttps://www.webofscience.com/Literaturdatenbank, die für die Datenerfassung und Suchstrategie verwendet wird.

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