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Forschungsartikel

Eine reproduzierbare bibliometrische Analyse der Forschung zu perianalen Fisteln bei Morbus Crohn (1992–2025): Abrufsensitivität und Wissensstruktur

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DOI:

10.3791/72471

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22. September 2026

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1Department of Traditional Chinese Medicine Proctology, Shanghai Baoshan District Wusong Central Hospital (Zhongshan Hospital Wusong Branch, Fudan University), 2School of Artificial Intelligence inTraditional Chinese Medicine, Shanghai University of Traditional Chinese Medicine., 3Development Planning Office, Shanghai University of Traditional Chinese Medicine

In diesem Artikel

Zusammenfassung

Dieser reproduzierbare bibliometrische Workflow bildet die Forschung zum perianalen fistelbildenden Morbus Crohn bis zum Jahr 2025 ab und bewertet dabei ausdrücklich die Rückstellungsempfindlichkeit, die Normalisierung der Terminologie, die Wahl der Zählmethoden, die Auswirkungen des Zitieralter sowie die Stabilität der Referenznetzwerke.

Zusammenfassung

Die perianale Fistel bei Morbus Crohn (PFCD) erstreckt sich über die Gebiete der Gastroenterologie, kolorektalen Chirurgie, Bildgebung und regenerativen Medizin, wodurch bibliometrische Ergebnisse empfindlich gegenüber Auswahl- und Normalisierungsmethoden sind. Eine reproduzierbare Analyse der Web of Science Core Collection (WoSCC) wurde an PFCD-Publikationen von 1992 bis 2025 durchgeführt. Die vorgegebene Primärsuche in Titel, Abstract und Autoren-Schlagwörtern ergab 1.694 Datensätze; nach Ausschluss nach Dokumententyp und inhaltlicher Prüfung verblieben 769 geeignete Publikationsdatensätze für den Primärkorpus. Zwei alternative Retrieval-Strategien wurden als Sensitivitätsanalysen evaluiert. Autoren-Schlagwörter wurden mithilfe eines dokumentierten Terminologiewörterbuchs normalisiert, innerhalb der Datensätze entdoppelt und getrennt von Keywords Plus analysiert. R wurde verwendet für deskriptive Bibliometrie, Zitieralter-Indikatoren, Sensitivitätsanalysen zur Literatursuche sowie für den Referenz-Kozitations-Workflow über das gesamte Zeitfenster; VOSviewer 1.6.21 diente der Analyse der Ko-Okurrenz von Autoren-Schlagwörtern sowie der Koautorenschaftsnetzwerke auf Ebene von Ländern, Institutionen und Autoren. Die Publikationszahl erreichte 2025 insgesamt 80 Arbeiten. Die Vereinigten Staaten trugen die meisten Publikationen bei (n = 225), während das Imperial College London (n = 53) und Ailsa L. Hart (n = 43) hinsichtlich der Publikationsleistung auf institutioneller bzw. individueller Ebene führend waren. Die häufigsten bereinigten Autoren-Schlagwörter waren „Crohn’s disease“ (n = 462), „perianal fistula“ (n = 246) und „fistula“ (n = 102). Bei einer Mindesthäufigkeit von fünf enthielt das VOSviewer-Netzwerk der Autoren-Schlagwörter 63 Elemente, 561 Verbindungen, sechs Cluster und eine Gesamtverbindungsstärke von 2.235. Das Referenz-Kozitationsnetzwerk umfasste 913 zitierte Referenzen, 88.364 Kanten und 12 Leiden-Communities (Q = 0,319199; mittlerer Standard-Silhouettenwert = 0,068155), was auf eine bescheidene Modularität mit erheblichem thematischem Überlapp hinweist. Sensitivitätsanalysen zeigten eine hohe Übereinstimmung bei jährlichen Trends und führenden Entitäten, was auf eine stabile Kernstruktur des PFCD-Wissens hindeutet, gleichzeitig jedoch die Bedeutung transparenter Verfahren bei Literatursuche, Normalisierung, Zählung und Zitierung unterstreicht.

Einleitung

Die perianale Fistel bei Morbus Crohn (PFCD) ist ein klinisch anspruchsvolles Krankheitsbild des Morbus Crohn (MC), das häufig eine koordinierte medikamentöse, chirurgische und radiologische Beurteilung erfordert. Das Management hat sich von alleiniger Drainage, Setonplatzierung, Immunsuppression und Anti-Tumor-Nekrose-Faktor-(Anti-TNF-)Therapie hin zu einer zunehmend multimodalen Therapie weiterentwickelt, die Schnittbildverfahren, Therapieoptimierung, sphinktererhaltende Verfahren und regenerative Ansätze einbezieht1,2,3,4,5,6. Diese Vielfalt spiegelt sich in einer Literatur wider, die sich über mehrere Fachgebiete, Therapiezeitalter und Fachterminologien erstreckt.

Die bibliometrische Analyse kann das Publikationswachstum, einflussreiche Beiträger, Kooperationsstrukturen, Zitationsmuster und die thematische Entwicklung in einem wissenschaftlichen Fachgebiet quantifizieren.7. Die scheinbare Struktur einer bibliometrischen Landschaft hängt jedoch von methodischen Entscheidungen ab, wie beispielsweise Datenbankfeldern, Suchsynonymen, der Eignung von Dokumenten, der Namensdisambiguierung, der vollständigen gegenüber gebrochene Zählung, Schlüsselwort-Normalisierung und Zitationsnetzwerkkonstruktion. bibliometrix und VOSviewer bieten komplementäre Werkzeuge für Wissenschaftskartierung und Netzwerkanalyse8,9, während das Bradford’sche Gesetz einen etablierten Ansatz zur Beschreibung der Konzentration von Artikeln in Kernzeitschriften bietet10Transparente Prinzipien zur Auswahl und Berichterstattung können ebenfalls aus dem Rahmenwerk der Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) übernommen werden, um die Nachvollziehbarkeit der Korpuserstellung zu gewährleisten.11.

Zwei im Jahr 2025 veröffentlichte bibliometrische Studien zum Thema PFCD unterstreichen sowohl den Wert der Wissenschaftskartierung als auch die Empfindlichkeit der Ergebnisse gegenüber dem gewählten Analyseumfang. Jin et al. analysierten 1.608 WoSCC-Einträge von 1994 bis Mai 2024 mit Fokus auf chirurgische Behandlungsverfahren12, während Liang et al. 692 Einträge von 2004 bis 2024 untersuchten und dabei Forschungsschwerpunkte sowie Trends in den Publikationen hervorhoben13. Da bibliometrische Schlussfolgerungen je nach verwendeter Suchterminologie, gewähltem Fachgebiet, Beobachtungszeitraum und Aufbereitung der Metadaten variieren können, konzentiert sich die vorliegende Studie auf die Robustheit und Reproduzierbarkeit der Datengewinnung. Eine vorab festgelegte Primärstrategie schloss die unspezifische, isolierte Abkürzung „CD“ aus, verlängerte den Beobachtungszeitraum bis zum Ende des letzten vollständigen Kalenderjahres (2025), dokumentierte Ausschlüsse auf Datensatzebene, trennte Autor-Schlüsselwörter von Keywords Plus und integrierte Analysen zur Sensitivität von Datenerfassung, Zählverfahren, Zitieralter sowie Netzwerkparametern. Ziel war es, die Robustheit und Reproduzierbarkeit der wissenschaftlichen Landschaft zur PFCD-Forschung zu ermitteln, wenn Strategien zur Datengewinnung, Terminologienormalisierung, Zählmethoden und Zitierverfahren explizit gemacht werden.

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Protokoll

Alle Daten bestanden aus bibliografischen Publikationsnachweisen. Es wurden keine menschlichen Teilnehmer, Versuchstiere, Interventionen, identifizierbare klinische Informationen oder Gesundheitsdaten auf individueller Ebene analysiert; daher waren eine Genehmigung durch einen institutionellen Ethikausschuss und eine informierte Einwilligung für diese bibliometrische Studie nicht erforderlich. Software, Datenquellen, Versionen, Anbieter, Zugangsangaben und die in der Studie verwendeten analytischen Funktionen sind in der Tabelle der Materialien aufgeführt.

1. Datenquelle, Beobachtungsfenster und Eignungsrahmen

Die Web of Science Core Collection (WoSCC; Ausgaben: Alle) wurde als bibliographische Quelle verwendet. Die endgültige Suche wurde am 14. August 2026 durchgeführt, wobei die berücksichtigten Publikationen auf vollständige Kalenderjahre von 1992 bis 2025 beschränkt waren, basierend auf dem Web of Science (WoS)-Feld „Publication Year“ (PY). Datensätze mit PY = 2026 wurden ausgeschlossen, um einen unvollständigen Bezugszeitraum zu vermeiden. Die Analyseeinheit wurde als ein berechtigter WoS-Publikationsdatensatz definiert. Vom selben klinischen Kollektiv stammende, getrennte Publikationen wurden nicht zusammengefasst; lediglich echte doppelte bibliographische Datensätze wurden entfernt. Berechtigt waren Datensätze, deren WoS-Dokumenttyp-Feld „Article“ und/oder „Review“ enthielt, einschließlich Mehrfachkennzeichnungen wie „Article; Proceedings Paper“ oder „Article; Early Access“. Es wurde keine Sprachbeschränkung vorgenommen.

2. Strategie zur Literaturrecherche

Die vorgegebene primäre Strategie suchte im erweiterten Suchfeld von WoS in den Feldern Titel (TI), Abstract (AB) und Autoren-Schlüsselwörter (AK) mit der folgenden Abfrage: TI=(Crohn* UND (((perianal ODER „peri-anal“) NAH/3 fistul*) ODER „fistula in ano“ ODER „fistula-in-ano“)) ODER AB=(Crohn* UND (((perianal ODER „peri-anal“) NAH/3 fistul*) ODER „fistula in ano“ ODER „fistula-in-ano“)) ODER AK=(Crohn* UND (((perianal ODER „peri-anal“) NAH/3 fistul*) ODER „fistula in ano“ ODER „fistula-in-ano“)). Die isolierte Abkürzung „CD“ wurde in der primären Strategie nicht als Krankheitssynonym verwendet, da sie zu unspezifisch ist. Vollständige Datensätze mit Zitierangaben wurden im Klartextformat von WoS exportiert, und der reine Export sowie die exakte Suchabfrage wurden zu Überprüfungs­zwecken gespeichert.

Es wurden zwei Sensitivitätsanalysen mithilfe der archivierten exakten Suchbegriffe durchgeführt, die in Zusatzdatei 1 bereitgestellt sind. Die Sensitivitätsanalyse A verwendete explizite Formulierungen für Morbus Crohn, während die Sensitivitätsanalyse B die Terminologie zur Fistelposition erweiterte. Auf jeden Sensitivitätskorpus wurden dieselben Einschlusskriterien angewendet. Zur Bewertung der Reproduzierbarkeit wurde die archivierte historische Suchstrategie von 1992–2023 separat erneut ausgeführt, und ihre Ergebnisse wurden nur zur historischen Reproduzierbarkeitsprüfung beibehalten, nicht als analytischer Korpus.

3. Erfassung der Screening- und Eignungsbeurteilung

Aufzeichnungen außerhalb des Publikationszeitraums und Aufzeichnungen mit ineliegiblen Dokumenttypen wurden vor der inhaltlichen Sichtung automatisch entfernt. Die verbleibenden Aufzeichnungen wurden anhand von Titel, Abstract, Autoren-Schlüsselwörtern und bibliografischen Metadaten gesichtet. Der Volltext wurde nur herangezogen, wenn diese Felder nicht ausreichten, um die Eignung festzustellen. Publikationen zum menschlichen Morbus Crohn (CD) wurden beibehalten, wenn die perianale Fistel einen wesentlichen Schwerpunkt, separat identifizierbare Untergruppe, ein Ergebnis, ein diagnostisches Ziel, eine Intervention, eine Komplikation oder ein Behandlungsproblem darstellte. Bei gemischten Kohorten war erforderlich, dass PFCD-spezifische Ergebnisse oder Diskussionen separat identifizierbar waren. Veterinärmedizinische oder nicht-menschliche Studien, Aufzeichnungen, die sich nicht mit etabliertem Morbus Crohn befassen, isolierte nicht-perianale oder interne Crohn-Fisteln, perianale Manifestationen ohne wesentlichen Fistelanteil sowie Aufzeichnungen, in denen PFCD nur als Hintergrundinformation, Basisvariable, Listeneintrag oder nicht-separierbare Untergruppe auftauchte, wurden ausgeschlossen.

Genau ein primärer Ausschlussgrund wurde gemäß der vorgegebenen Hierarchie zugewiesen: doppelter Datensatz; außerhalb des Publikationszeitraums; nicht zulässiger Dokumententyp; nicht an Menschen/Tieren; keine Morbus Crohn; kein zulässiger perianaler Fistelphänotyp; perianale Fistel bei Morbus Crohn nur beiläufig/nicht wesentlich; oder unzureichende Informationen. Der PRISMA-artige Fluss wurde direkt aus dem Screening-Protokoll auf Datensatzebene erstellt. Die PRISMA-Berichtsgrundsätze wurden angewandt, um die Entscheidungen zur Identifizierung und Zulässigkeit transparent zu machen, obwohl der Arbeitsablauf eher einer bibliometrischen Korpusauswahl als einer systematischen Übersicht über Interventionseffekte entsprach11.

4. Terminologie und Entitätsnormalisierung

Autor-Schlagwörter (WoS-DE-Feld) und Keywords Plus (WoS-ID-Feld) wurden als getrennte Datenelemente beibehalten, wobei DE das Feld für Autor-Schlagwörter und ID Keywords Plus bezeichnet. Vor der Tokenisierung wurden fehlerhafte Apostrophe und HyperText Markup Language (HTML)-Artifakte in den DE-Zeichenketten korrigiert. Das dokumentierte Terminologiewörterbuch wurde nur auf Varianten mit hoher Rechtschreib-, Interpunktions-, Singular/Plural- und Synonymsicherheit angewandt, während klinisch unterschiedliche Konzepte bei unsicherer Gleichwertigkeit beibehalten wurden. Konzepte wurden innerhalb jeder Veröffentlichung vor der Zählung von Schlagwort-Häufigkeiten und Ko-Occurrence-Daten verdoppelt.

Die Autorennamen wurden konservativ kanonisiert, indem exakte normalisierte Namensvarianten, konsistente Open-Researcher-and-Contributor-ID (ORCID)-Kennungen sowie manuell überprüfte häufige Aliase verwendet wurden. ResearcherID wurde nicht als alleiniger Zusammenführschlüssel verwendet, wenn Identifikatoren im Widerspruch zueinander standen. Dieses Verfahren wurde als Namensdisambiguierung und nicht als vollständige Identitätsauflösung von Autoren behandelt. Das WoS-C3-Feld (Organization-Enhanced) diente als primäre Institutionseinheit, wobei nur im Falle fehlender C3-Daten ein konservativer C1-Adressen-/Zugehörigkeits-Ersatz angewandt wurde. Über- und untergeordnete Organisationen wurden nicht automatisch zusammengefasst. Länder- und geografische Kennzeichnungen wurden aus den C1-Adressen abgeleitet. England, Schottland, Wales und Nordirland wurden auf Länderebene zur Vereinigten Königreich zusammengefasst, während Hongkong und Taiwan aus Gründen der analytischen Konsistenz als separate geografische WoS-Kennzeichnungen beibehalten wurden. Vollständige Terminologie- und Entitätsnormalisierungs-Audit-Tabellen sind in Supplementary File 2 enthalten.

5. Bibliometrische Indikatoren und Zählmethoden

R (Version 4.5.2) und bibliometrix (Version 5.4.1) wurden zur Verarbeitung bibliografischer Daten und zur Durchführung beschreibender Analysen verwendet8. Es wurden die jährliche Publikationszahl, die Anzahl der Publikationen pro Quelle/Zeitschrift, pro Autor, pro Institution, pro Land sowie die weltweiten Zitationen in Web of Science (TC) berechnet. Bradfords Gesetz wurde angewandt, um die Konzentration der Artikel auf Kernzeitschriften zu beschreiben10. Als primärer Ansatz zur Produktivitätsmessung wurde die Vollzählung verwendet. Die fraktionierte Publikationszahl wurde als Sensitivitätsanalyse für Autoren, Institutionen und Länder berechnet, indem jedem der n kanonischen Entitäten auf einer Publikation ein Anteil von 1/n zugewiesen wurde. Bei der Länderzusammenarbeit wurde eine „Ein-Länder-Publikation“ (SCP) für ein Land X als Publikation definiert, an der X und insgesamt genau ein einziges Land beteiligt ist, während eine „Mehr-Länder-Publikation“ (MCP) als Publikation definiert wurde, an der X und mehr als ein einziges Land beteiligt waren. Das MCP-Verhältnis wurde als MCP/(SCP + MCP) berechnet.

Globale TC, lokale Zitierungen, Ko-Zitierungen und die VOSviewer-Gesamtverbindungsstärke (TLS) wurden als unterschiedliche Metriken behandelt. Die publikationsaltersbedingte Verzerrung wurde durch die Berechnung von Zitationsalter_Jahre = max(1, 2026 − PY) und TC/Jahr = globale TC/Zitationsalter_Jahre berücksichtigt. Der verfügbare WoS-Export lieferte kein zuverlässiges Maß für die globale TC unter Ausschluss von Selbstzitierungen; daher wurde die auf Selbstzitierungen korrigierte TC nicht mithilfe von Heuristiken basierend auf Autorennamen geschätzt.

6. Schlüsselwort- und Kooperationsnetzwerkanalyse

Das bereinigte Netzwerk der Ko-Vorkommen von Autoren-Schlagwörtern wurde in VOSviewer (Version 1.6.21) aus dem gleichen normalisierten DE-Objekt erstellt, das auch für die Schlagwortfrequenzen verwendet wurde9. Bei der Ko-Vorkommensanalyse wurden Autoren-Schlagwörter als Analyseeinheit, die vollständige Zählung sowie eine Mindestvorkommenschwelle von fünf verwendet. Da das DE-Feld bereits innerhalb der Datensätze normalisiert und bereinigt worden war, wurde keine zusätzliche Thesaurus-Datei in VOSviewer angewendet. Zur Analyse wurden die Normalisierung der Assoziationsstärke, Anziehung = 2, Abstoßung = −1, Clustering-Auflösung = 1,00 und Mindest-Clustergröße = 1 verwendet. Die endgültigen Ergebnisse der VOSviewer-Karte und des Netzwerks, einschließlich Knotenkoordinaten, Cluster-Zuordnungen, Link-Stärken, gesamter Link-Stärke und durchschnittlichem Publikationsjahr, wurden gespeichert. Für die publikationsfähige Darstellung von Abbildung 3 wurden die exportierten VOSviewer-Ergebnisse in R importiert, ohne die Netzwerkstruktur, Cluster-Zuordnungen, Knotenkoordinaten oder Link-Stärken erneut zu berechnen.

VOSviewer (Version 1.6.21) wurde ebenfalls für Koautorenschaftsnetzwerke auf Ebene von Ländern, Institutionen und Autoren verwendet9. Es wurden die volle Zählung und das gleiche Rahmenwerk zur Darstellung der Assoziationsstärke angewendet, mit Anziehung = 2, Abstoßung = −1, Clustering-Auflösung = 1,00 und minimale Clustergröße = 1. Entitäten mit mindestens fünf Publikationen wurden beibehalten, und das durchschnittliche Erscheinungsjahr der Publikationen wurde für zeitliche Überlagerungen genutzt. Clusterzuweisungen und VOSviewer-TLS wurden ausschließlich aus gespeicherten VOSviewer-Ausgaben berichtet.

7. Referenz-Co-Zitierungs- und Zeitanalysen

Die zitierten Referenzen wurden aus dem ursprünglichen Cited References-Feld (CR) von WoS extrahiert. Die Referenzen wurden vorrangig durch exakte, normalisierte Digital Object Identifier (DOI) kanonisiert, wobei konservative bibliografische Schlüssel für Referenzen ohne DOI verwendet wurden. DOI/Jahr und potenzielle Duplikate wurden vor der Erstellung des endgültigen Netzwerks geprüft. Das Beobachtungsfenster von 1992–2025 wurde in Jahresabschnitte unterteilt. Innerhalb jedes Abschnitts wurden die zitierten Referenzen nach jährlicher Zitationshäufigkeit (f_i) sortiert, und der modifizierte g-Index mit k = 25 wurde angewandt, indem das größte g ausgewählt wurde, für das g2 ≤ k × Σ(i = 1 bis g)f_i. Die über jährliche Zeitschnitte ausgewählten Referenzen wurden vereinigt. Ein binäres zitierendes Dokument × Es wurde eine Zitationsmatrix der Referenzen erstellt, rohe Co-Zitationszahlen wurden ermittelt und jede Co-Zitationsverbindung wurde durch Kosinus-Ähnlichkeit normalisiert, Cij/sqrt(fi × fj).

Die gewichtete Leiden-Modularitäts-Clusterung wurde in igraph mit einer Auflösung = 1,0 und einem Seed = 20260814 durchgeführt. Der Leiden-Algorithmus wurde gewählt, um verbundene Gemeinschaften im gewichteten Referenznetzwerk zu erhalten14. Die Modularität Q und die standardmäßigen Silhouettenkoeffizienten wurden anhand des Kosinus-Abstands zwischen binären Zitierdokument-Profilen berechnet. Diese Werte entsprechen den standardmäßigen, auf R basierenden Silhouettenkoeffizienten und nicht den Silhouettenwerten von CiteSpace. Die zeitliche Abfolge der Gemeinschaften wurde mithilfe des ersten und nachfolgender lokaler Zitierjahre zusammengefasst. Vorschläge für thematische Bezeichnungen wurden aus bereinigten Autoren-Schlagwörtern und Titeln der zitierenden Arbeiten abgeleitet und im Hinblick auf stark zitierte und hochgradig verknüpfte Referenzen überprüft. Kleine oder schwach strukturierte Gemeinschaften wurden vorsichtig interpretiert.

Zitationsausbrüche wurden mithilfe eines zweistufigen Kleinberg-ähnlichen Modells in R mit s = 2, gamma = 1,0 und einer minimalen Dauer von 1 Jahr15 ermittelt. Ausbrüche, die im Jahr 1992 begannen, wurden als links-zensiert betrachtet, da 1992 das erste Beobachtungsjahr darstellte. Die Erkennung von Ausbrüchen wurde als Sensitivitätsanalyse mit gamma = 0,5 und gamma = 2,0 erneut durchgeführt. CiteSpace 6.4.R2 Basic wurde als alternatives Analyseumfeld evaluiert. Das wählbare Analysefenster in der verfügbaren CiteSpace-Basic-Umgebung umfasste den Zeitraum 1996–2025 und schloss daher nicht den gesamten Primärkorpus von 1992–2025 ein. Anstatt frühe publizierbare Arbeiten lediglich aus Gründen der Kompatibilität mit dieser Umgebung abzuschneiden, wurden die endgültigen Analysen zur Referenz-Kozitation, zu Communities, Zeitachsen und Zitationsausbrüchen in R über das vollständige Beobachtungsfenster durchgeführt.

8. Sensitivitätsanalyse und Reproduzierbarkeit

Das Primärkorpus wurde mithilfe des Abruf-Overlaps, des Overlaps bei relevanten Korpora, der jährlichen Zählungen (Spearman-Korrelationen), des Top-k-Overlaps sowie der Rangänderungen für führende Zeitschriften, Autoren, Institutionen, Länder, Autoren-Schlüsselwörter und Zitationsindikatoren mit Sensitivity A und Sensitivity B verglichen (Zusätzliche Tabellen 1, 2). Die Übereinstimmung wurde im Zusammenhang mit beobachteten Veränderungen bei Rang und Mitgliedschaft interpretiert, anstatt eine willkürliche Korrelationsgrenze zu verwenden. Der Workflow zur Referenzselektion und Ko-Zitation wurde für k = 15 und k = 35 erneut durchgeführt, wobei k = 25 als primäre Einstellung beibehalten wurde. Knoten- und Kantenanzahlen, Q, der standardmäßige Silhouettenkoeffizient sowie der Überlappungsbereich der Top-20-Ortszitierungen/-netzwerkstärken wurden verglichen.

Datensatzbezogene Prüfentscheidungen, zulässige abgeleitete Daten, Terminologiewörterbücher, Mehrdeutigkeits-Tabellen, Software-/Paketversionen, Parameter, R-Skripte, Ergebnisse der Qualitätskontrolle sowie Quelldaten für Abbildungen und Tabellen wurden gespeichert. Die原始-WoS-Datensätze unterliegen weiterhin den Lizenzbestimmungen von Clarivate. Das Reproduzierbarkeitspaket wird als Supplementary File 3 bereitgestellt.

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Ergebnisse

Corpus selection and publication growth

The prespecified Primary search retrieved 1,694 records. No duplicate WoS unique accession numbers were detected. Eleven records fell outside the prespecified publication window, and 588 had ineligible document types, leaving 1,095 records for title, abstract, Author Keyword, and metadata screening. At this stage, 325 records were excluded: 11 non-human/veterinary records, 20 records not addressing Crohn’s disease, 15 records witho...

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Diskussion

Diese Analyse umfasst 769 PFCD-Publikationen aus dem Zeitraum von 1992 bis 2025 und zeigt ein Forschungsfeld, das sich vor allem in der jüngeren Vergangenheit am stärksten ausgeweitet hat, wobei die Publikationszahl im Jahr 2025 mit 80 Arbeiten ihren Höhepunkt erreichte. Die Forschungsbasis ist international verteilt, konzentriert sich jedoch weiterhin auf eine relativ kleine Anzahl von Fachzeitschriften, Institutionen und Kooperationsgruppen. Die bereinigten Ergebnisse zu Schlüsselwörtern und Zitierungen stellen die bio...

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Offenlegungen

Es werden keine finanziellen oder persönlichen Interessenkonflikte angegeben, die die Forschung, Analyse oder Veröffentlichung dieses Manuskripts unangemessen beeinflussen oder verzerren könnten.

Danksagungen

Diese Arbeit wurde durch das Projekt zur Gesundheitspolitischen Forschung der Städtischen Gesundheitskommission von Shanghai (Förderkennzeichen Nr. 2024HP26) unterstützt.

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Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien
NameUnternehmenKatalognummerKommentare
bibliometrixCRAN5.4.1Wird zur Analyse bibliometrischer Daten und für deskriptive Analysen verwendet. Paketquelle: CRAN / bibliometrix-Projekt.
CiteSpaceChaomei Chen / CiteSpace6.4.R2 BasicWurde als alternatives Analyseumfeld evaluiert. Im verfügbaren Umfeld umfasste das wählbare Analysefenster den Zeitraum 1996–2025 und deckte somit nicht den gesamten Beobachtungszeitraum von 1992–2025 ab. Die endgültigen Analysen zur Referenz-Zitiergemeinschaft, Communities, Zeitachsen und Zitier-Bursts mit vollem Zeitfenster wurden daher in R durchgeführt.
clusterCRAN2.1.8.1Wird für die Berechnung standardisierter Silhouettenkoeffizienten verwendet.
dplyrCRAN1.2.1Wird zur Transformation tabellarischer Daten verwendet.
ggplot2CRAN4.0.3Wird zur Erstellung von Abbildungen in R verwendet.
igraphCRAN2.3.3Wird zur Netzwerkerstellung, Komponentenanalyse, Leiden-Clustering, Modularitätsberechnung und Netzwerkzusammenfassungen verwendet. Wird für die Analyse gewichteter Netzwerke und zur Bestimmung der Modularität eingesetzt.
MatrixCRAN / R-Empfehlungspaket1.7-4Wird zur Verarbeitung dünnbesetzter Matrizen in Netzwerk- und Zitiergemeinschafts-Workflows verwendet.
openxlsxCRAN4.2.8Wird für die Erstellung von Tabellenkalkulationsausgaben und Qualitätskontroll-Arbeitsmappen verwendet.
purrrCRAN1.2.2Wird für funktionale Iterationen in R-Reproduzierbarkeitsskripten verwendet.
RR Foundation for Statistical Computing4.5.2Wird für deskriptive und statistische Datenverarbeitung, Sensitivitätsanalysen zur Datenrecherche, Analysen zur Referenz-Zitiergemeinschaft, Communities, Zeitachsen und Zitier-Bursts sowie für die publikationsreife Aufbereitung exportierter VOSviewer-Ergebnisse zu Schlüsselwortnetzwerken verwendet. Die Clusterung, Modularität, standardisierten Silhouettenkoeffizienten, Zeitachsen- und Zitier-Burst-Analysen der Referenz-Zitiergemeinschaft wurden in R mit expliziten Parametern und Skripten durchgeführt.
readxlCRAN1.5.0Wird für den Import von Tabellendaten verwendet. Dient der Eingabedatenverarbeitung.
TabellenkalkulationssoftwareMicrosoftMicrosoft Excel für Microsoft 365Wird zur Überprüfung und Validierung der Einreichungsarbeitsmappen verwendet. Software: Microsoft Excel.
stringrCRAN1.6.0Wird zur Normalisierung von Fachterminologie verwendet.
tidyrCRAN1.3.2Wird zur Neustrukturierung von Daten verwendet.
VOSviewerCentre for Science and Technology Studies, Leiden University1.6.21Wird für die Ko-Occurrence-Analyse von Autoren-Schlüsselwörtern sowie für Netzwerkanalysen zur Ko-Autorschaft auf Ebene von Ländern, Institutionen und Autoren verwendet.
Web of Science Core CollectionClarivateSuch-/Exportdatum: 14. August 2026Bibliographische Quelle für den vorgegebenen Korpus 1992–2025. Zugriff über institutionelle Lizenz.
writexlCRAN2.0.0Wird verwendet, wenn der Export von Arbeitsmappen im Reproduzierbarkeitsworkflow angestoßen wird.

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