Este análisis bibliométrico delimita el panorama de la investigación mitocondrial en la nefropatía diabética (DN) y resume los principales cambios temáticos y temas emergentes.
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Artículo de investigación
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Este análisis bibliométrico delimita el panorama de la investigación mitocondrial en la nefropatía diabética (DN) y resume los principales cambios temáticos y temas emergentes.
Este estudio bibliométrico traza sistemáticamente el panorama global de la investigación mitocondrial en DN desde 2016 hasta 2025. Para mantener la coherencia con el título del estudio y el enfoque de la búsqueda, se utiliza DN como término principal, mientras que la enfermedad renal diabética (DKD) se mantiene solo al describir términos de búsqueda, criterios de selección o palabras clave del autor original. Un total de 1.342 publicaciones fueron recuperadas del Science Citation Index Expanded (SCI-EXPANDED) y del Social Sciences Citation Index (SSCI) dentro de la Web of Science Core Collection (WoSCC) y analizadas utilizando CiteSpace, VOSviewer y Scimago Graphica. La producción anual de publicaciones se cuadruplicó casi al cuarte, pasando de 63 en 2016 a 239 en 2025, y la visibilidad de citas a nivel de conjunto de datos también aumentó. China lideró en volumen de publicaciones, mientras que Australia y Estados Unidos mostraron una mayor media de citas por artículo, lo que indica una divergencia entre la visibilidad de la producción y la basada en citas. La Universidad Central South ocupó el primer puesto en producción institucional y citaciones totales entre las instituciones mostradas, pero su conectividad colaborativa fue inferior a la de la Universidad Jiao Tong de Shanghái y la Universidad de Zhejiang. Los análisis de palabras clave y referencias mostraron una expansión temporal desde el estrés oxidativo inducido por alta glucosa y la apoptosis hacia mitofagia, ferroptosis, dinámica mitocondrial, membranas retículos endoplasmáticos asociadas a mitocondrias (MAMs) y el inflammasoma NLRP3. También se identificaron temas relacionados con intervenciones y metodologías, incluyendo inhibidores SGLT2, MitoQ, restricción calórica, aleatorización mendeliana y metabolómica. En general, la investigación mitocondrial en DN se ha ampliado hacia el control de calidad mitocondrial, la muerte celular regulada, enfoques multiómicos y temas relacionados con la intervención. Estos patrones bibliométricos indican prominencia temática y visibilidad de citas más que evidencia mecanicista o clínica directa, y pueden ayudar a identificar direcciones que requieren una validación adicional.
La DN es una de las complicaciones microvasculares más graves de la diabetes mellitus y una de las principales causas de enfermedad renal terminal en todoel mundo. A pesar de los avances sustanciales en el control de la glucosa, el control de la presión arterial y el bloqueo del sistema renina-angiotensina, la incidencia de DN sigue aumentando, y una proporción considerable de pacientes sigue progresando hacia insuficiencia renalirreversible 3. Esta necesidad clínica no satisfecha ha impulsado una intensa búsqueda de nuevos mecanismos fisiopatológicos y objetivos terapéuticos. Las mitocondrias sirven como núcleos centrales del metabolismo energético celular, la homeostasis redox y la apoptosis, y han surgido como nodos críticos en la patogénesis de DN 4,5. Estudios realizados en las últimas dos décadas han establecido que la disfunción mitocondrial inducida por la hiperglucemia contribuye directamente a la lesión de podocitos, daño a células epiteliales tubulares, expansión mesangial y fibrosisintersticial 6,7. Esta disfunción se caracteriza por una producción excesiva de especies reactivas de osígeno, fosforilación oxidativa deteriorada, fragmentación mitocondrial, mitofagia defectuosa y biogénesis mitocondrialdesregulada 8,9. En consecuencia, las vías de señalización relacionadas con las mitocondrias que involucran SIRT3, PGC1α, Drp1, PINK1, Parkin y el inflamosoma NLRP3 se han convertido en focos clavede investigación 10,11. Recientemente, conceptos emergentes como la ferroptosis, las MAM y la reprogramación metabólica mitocondrial han ampliado aún más el panorama mecanicista de DN 12,13,14. El volumen de publicaciones sobre investigación mitocondrial en DN ha aumentado sustancialmente, generando un cuerpo de conocimiento rico pero cada vez más complejo y fragmentado.
Dada la rápida proliferación de la literatura, las revisiones narrativas tradicionales son insuficientes para captar sistemáticamente el panorama intelectual en evolución, las redes colaborativas y las fronteras emergentes de estecampo 15. El análisis bibliométrico, un enfoque cuantitativo y basado en la visualización, ofrece un medio objetivo para mapear los resultados científicos, identificar artículos influyentes, autores, instituciones y países, y detectar la dinámica de los temas de investigación a lo largo deltiempo 16,17,18,19,20. Varios estudios bibliométricos han examinado nefropatía diabética, DKD, investigación renal relacionada con mitocondrias o temas relacionados con el estrésoxidativo 21,22,23,24. No obstante, una síntesis bibliométrica actualizada y centrada en temas de la investigación mitocondrial en DN puede ayudar a clarificar la actividad reciente de investigación, los patrones de colaboración, la evolución temática y los temas emergentes en este campo específico. En este estudio, todas las publicaciones relevantes se recuperaron del SCI-EXPANDED y SSCI dentro del WoSCC, cubriendo el periodo de 2016 a 2025. Se emplearon CiteSpace, VOSviewer y Scimago Graphica para realizar un análisis sistemático bibliométrico y de visualización. Este estudio delimita el panorama actual de la investigación y resume la evolución de temas principales, incluyendo mitofagia, ferroptosis, dinámica mitocondrial e investigación relacionada con intervenciones, proporcionando así una base bibliométrica para identificar direcciones que justifiquen una validación experimental y clínica adicional.
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Adquisición de datos y estrategia de búsqueda
Todos los registros bibliométricos fueron recuperados del SCI-EXPANDED y del SSCI dentro del WoSCC el 30 de abril de 2026. SCI-EXPANDED se utilizó para recopilar literatura biomédica y de ciencias de la vida, mientras que SSCI se mantuvo para incluir registros interdisciplinarios potencialmente relevantes. La estrategia de búsqueda se construyó haciendo referencia a la base de datos de Encabezados de Materia Médica (MeSH). "Nefropatías diabéticas" y "Mitocondrias" se buscaron por separado en MeSH, y se revisaron los términos correspondientes de MeSH, términos de entrada y subtítulos relacionados para guiar la selección de palabras clave y la expansión de sinónimos. Como Web of Science no utiliza directamente la indexación MeSH, los términos derivados de MeSH se tradujeron en términos de búsqueda por campo temático. La búsqueda final se realizó usando la siguiente expresión booleana: TS=(("nefropatía diabética" O "nefropatías diabéticas" O "enfermedad renal diabética" O "enfermedades renales diabéticas" O "riñón diabético" O "renal diabético") Y (mitocondrias* O mitocondriales* O mitofagia O "disfunción mitocondrial" O "dinámica mitocondrial" O "fisión mitocondrial" O "fusión mitocondrial" O "biogénesis mitocondrial" O "control de calidad mitocondrial")). Los tipos de documentos se restringieron a artículos y artículos de revisión, y el periodo de publicación se estableció del 1 de enero de 2016 al 31 de diciembre de 2025. Este periodo se seleccionó porque representaba el intervalo completo más reciente de 10 años disponible en el momento de la recuperación, lo que permitió al análisis centrarse en los desarrollos contemporáneos en investigación mitocondrial en DN, evitando al mismo tiempo posibles sesgos por un año de publicación incompleto en 2026.
Todos los registros se exportaron en formato de texto plano con la opción "Registro completo y referencias citadas" seleccionada. Para reducir la inclusión de registros irrelevantes potencialmente recuperados a través de Keywords Plus, los títulos, resúmenes y palabras clave de autor de todos los registros recuperados se revisaron manualmente. Solo se conservaron registros sustancialmente relacionados con la investigación mitocondrial en DN o DKD. Se excluyeron publicaciones si DN o DKD se mencionaban solo como una de varias complicaciones diabéticas o como información de fondo, sin resultados relacionados con los riñones, modelos de células renales, evidencia del tejido renal, mecanismos específicos de nefropatía o un enfoque principal en DKD. Tras la eliminación de duplicados y el cribado manual según los criterios predefinidos de inclusión y exclusión, se incluyeron 1.342 publicaciones elegibles en el análisis final.
Herramientas analíticas y flujo de trabajo de mapeo
Se generaron análisis estadísticos básicos y gráficos convencionales, incluyendo gráficos de barras, líneas de líneas, diagramas circulares y diagramas de burbujas, utilizando WPS Excel 2023 y GraphPad Prism 10.1. La producción anual de publicaciones se resumía por año de publicación. Los conteos anuales de Tiempos Citados a nivel de conjunto de datos se obtuvieron del informe de citas de WoSCC y se definieron como citas recibidas en cada año natural por los 1.342 registros incluidos, en lugar de citas del mismo año en cohortes de publicaciones anuales o totales anuales de citas en todo el campo. Para los análisis a nivel de país/región, el promedio de citas por artículo se calculó dividiendo el total de citas por el número de publicaciones de cada país/región. Esta métrica se interpretó como un indicador descriptivo no ajustado de la visibilidad de citas dentro del conjunto de datos recuperado. No se consideró una medida directa de la calidad de la investigación nacional ni de la influencia académica, porque el número de citas puede estar influenciado por el año de publicación, la ventana de citas, la plataforma de la revista, el tipo de artículo, el diseño del estudio y las prácticas específicas de citación de cada campo.
El mapeo de conocimiento se realizó usando VOSviewer 1.6.19, CiteSpace 6.4.R1 y Scimago Graphica 1.0.25. Las bases de datos, software y recursos en línea utilizados para la recuperación de literatura, análisis bibliométrico, visualización y recuperación de métricas en revistas se enumeran en la Tabla de Materiales. Se realizaron análisis de redes utilizando el método de conteo completo. Los archivos de texto plano de WoSCC se importaban a VOSviewer para construir redes de coautoría a nivel país/región, institución y autor, así como redes de co-ocurrencia por palabras clave y co-citación de revistas. Para la visualización geográfica, la red de coautoría país/región generada en VOSviewer se exportó como un archivo de Lenguaje de Modelado de Grafos (GML) e importó a Scimago Graphica, donde se aplicó un diseño geográfico con un mapa mundial como fondo. En este mapa, el tamaño del nodo representaba el volumen de publicación, y el grosor del enlace indicaba la intensidad de la colaboración. El mismo conjunto de datos WoSCC fue importado a CiteSpace para agrupar palabras clave en línea temporal, agrupar referencias co-citas y detectar citas con efecto para caracterizar la evolución temporal y la estructura intelectual del campo.
Configuración de parámetros en CiteSpace y VOSviewer
En CiteSpace, el periodo se estableció de 2016 a 2025, con cada segmento de tiempo fijado en 1 año, dando un total de 10 segmentos. Se seleccionaron los tipos de nodos según el propósito analítico, con Palabra Clave utilizada para análisis de cronología y ráfagas de palabras clave, y Referencia para análisis de co-citación y ráfaga de referencia. El criterio de selección de nodos se estableció en el índice g con un factor de escala de k = 10, en lugar de un umbral fijo de Top N o Top N%, para permitir que la selección de nodos se adapte a las distribuciones anuales de citas o ocurrencias, manteniendo un tamaño de redinterpretable 25,26. La poda Pathfinder se aplicó a las redes segmentadas en el tiempo y a la red fusionada, mientras que no se utilizó el algoritmo Minimum Spanning Tree. Para la detección de ráfagas, el factor de decaimiento γ se estableció en 0,5. En el análisis de agrupamiento de co-citación de referencia, se calcularon valores de modularidad Q y media ponderada de silueta para describir la estructura general y la consistencia del conglomerado de la red podada.
En VOSviewer 1.6.19, todos los archivos de texto plano de WoSCC se importaban seleccionando "Crear un mapa basado en datos bibliográficos" y "Leer datos de archivos de bases de datos bibliográficas", con el tipo de archivo especificado como Web of Science. Se utilizó el método completo de conteo. Para las redes de coautoría, el umbral mínimo de publicación se estableció a 5 para países/regiones e instituciones y a 3 para autores.
Para los análisis a nivel de institución, los nombres de las instituciones se comprobaron y armonizaron manualmente según los registros de afiliación WoSCC antes de la construcción de la red. El recuento de citas para cada institución se definió como el total de WoSCC Times Cited de publicaciones atribuidas a esa institución dentro del conjunto de datos recuperado. Las etiquetas abreviadas de nodos generadas en VOSviewer se comprobaron aún más con los nombres completos de las instituciones correspondientes para evitar ambigüedades. Para el análisis país/región, se utilizó el campo de dirección país/región de WoSCC. Los nombres de países y regiones se armonizaban manualmente para variantes ortográficas y abreviaturas. Inglaterra, Escocia, Gales e Irlanda del Norte se consolidaron en el Reino Unido, y la República Popular China se acortó a China. China continental se reportó como China, mientras que la Región Administrativa Especial de Hong Kong (RAE de Hong Kong), la RAE de Macao y Taiwán se mantuvieron como regiones separadas si se indexaban por separado por WoSCC; No se realizó una fusión post hoc para el análisis de redes a nivel de país o región. Para el análisis de coocurrencia de palabras clave, la unidad de análisis se configuró para crear palabras clave extraídas de los registros WoSCC, y el umbral mínimo de ocurrencia se estableció en 5; En este umbral, 89 palabras clave cumplían los criterios. Antes de la generación de la red, los términos sinónimos y abreviaturas identificados en la lista de palabras clave autor se estandarizaban manualmente; por ejemplo, las abreviaturas de DN y especies reactivas de osígeno se convirtieron en sus términos completos. Para el análisis de co-citas de revistas, se utilizaron fuentes citadas como unidad de análisis y se aplicó un umbral de citación para mantener una red interpretable de 53 revistas. El diseño estaba configurado en LinLog/modularidad, con Atracción en 2 y Repulsión en -1. El tamaño del nodo se ponderó por el número de publicaciones, la frecuencia de citas, la ocurrencia de palabras clave o la fuerza de co-citación según el análisis específico. Todos los procedimientos de generación de redes se realizaron de forma independiente dos veces por el primer y segundo autor, utilizando el mismo conjunto de datos y parámetros para verificar la estabilidad de los resultados. En casos de discrepancias notables, los datos en bruto y la configuración de parámetros se revisaban antes del reanálisis.
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Tendencias de publicaciones anuales y visibilidad de citas a nivel de conjunto de datos
De 2016 a 2025, el número anual de publicaciones sobre investigación mitocondrial en DN aumentó de 63 a 239. Los conteos anuales de Times Cited a nivel de conjunto de datos para el conjunto fijo aumentaron de 49 en 2016 a 12.516 en 2025. Esta métrica representa las citas recibidas en cada año natural por todos los registros incluidos, en lugar de las citas ...
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Este estudio bibliométrico ofrece una visión sistemática del panorama global de la investigación y la evolución temática de la investigación mitocondrial en DN desde 2016 hasta 2025. Los resultados muestran que la actividad investigadora en este campo aumentó en la última década, especialmente después de 2021. Durante este periodo, el enfoque de la investigación se amplió gradualmente del estrés oxidativo y la disfunción mitocondrial al control de calidad mitocondrial, adaptación metaból...
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Los autores no declaran conflictos de interés.
| Nombre | Empresa | Número de catálogo | Comentarios |
|---|---|---|---|
| Web of Science Core Collection | Clarivate | https://www.webofscience.com/ | Not applicable |
| VOSviewer | Leiden University | https://www.vosviewer.com/ | 1.6.19 |
| CiteSpace | Drexel University | https://citespace.podia.com/ | 6.4.R1 |
| Scimago Graphica | Scimago Laboratory | https://www.scimagographica.org/ | 1.0.25 |
| WPS Excel | Kingsoft Corporation | https://www.wps.com/ | 2023 |
| GraphPad Prism | GraphPad Software | https://www.graphpad.com/ | 10.1 |
| Journal Citation Reports | Clarivate | https://jcr.clarivate.com/ | Not applicable |
| Medical Subject Headings database | National Library of Medicine | https://www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh/ | Not applicable |
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