Article de méthode

Cartographier le paysage des connaissances sur la dermatite atopique et la comorbidité de la rhinite allergique : une étude bibliométrique

DOI :

10.3791/70363

⸱

21 avril 2026

 , 
1Department of Integrated Traditional Chinese and Western Medicine for Pulmonary Diseases Part 1, China-Japan Friendship Hospital, 2Department of Pulmonary Diseases, Beijing University of Chinese Medicine Fangshan Hospital

Dans cet article

Résumé

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

La dermatite atopique et la rhinite allergique sont des affections comorbides courantes, mais les recherches sur leur cooccurrence restent à élucider complètement. Cette étude vise à employer une approche bibliométrique pour cartographier la structure des connaissances, identifier les points chauds de recherche et retracer les tendances évolutives dans ce domaine.

Résumé

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

La dermatite atopique (MA) et la rhinite allergique (RA) sont des maladies allergiques courantes qui coexistent fréquemment, partageant des mécanismes pathophysiologiques sous-jacents communs. Cette étude a récupéré des publications liées aux comorbidités sur la DA et la RA à partir de la base de données Web of Science (WOS) au cours de la dernière décennie. L’analyse bibliométrique a été réalisée à l’aide d’outils logiciels tels que Microsoft Excel, VOSviewer, CiteSpace et Scimago Graphica pour examiner pays, institutions de recherche, revues, auteurs et mots-clés. Les résultats indiquent qu’un total de 1571 publications pertinentes ont été publiées au cours des dix dernières années, montrant une tendance fluctuante à la hausse. Les États-Unis ont contribué au plus grand nombre de publications (244 articles), l’analyse de clusters a identifié 3 grands pôles de recherche, représentés par les États-Unis, la Chine et l’Allemagne. En ce qui concerne les institutions de recherche, l’Université médicale de Chine a été la plus productive (42 publications). L’analyse de clusters a révélé 4 centres de recherche institutionnels principaux, représentés par l’Université de Zurich, l’Université médicale de Chine, l’Université nationale de Séoul et l’Université du Colorado. Parmi les revues, Allergy a publié le plus d’articles (56), tandis que le Journal of Allergy and Clinical Immunology a démontré la plus forte influence académique, avec une moyenne de 78,77 citations par article. Concernant les auteurs, Akdis, Cezmi A., a eu la plus grande production (15 publications), tandis qu’Irvine, Alan D., a eu le plus fort impact, avec un total de 2711 citations. L’analyse par mots-clés a identifié 11 clusters, principalement associés à la régulation immunitaire. Ce protocole offre aux chercheurs une stratégie efficace pour identifier les lacunes potentielles en recherche et guider les futures études sur ces maladies allergiques interreliées.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

La dermatite atopique (MA) et la rhinite allergique (RA) sont deux maladies inflammatoires allergiques chroniques courantes, qui forment ensemble les composantes principales de l’atopiquemars 1, 2, 3. La dermatite atopique est une maladie inflammatoire chronique de la peau associée à une prédisposition génétique à l’allergie, caractérisée par une fonction de barrière cutanée altérée, une dysrégulation immunitaire et un pruriteintense 4,5. La rhinite allergique est une inflammation chronique de la muqueuse nasale médiée par l’IgE, en réponse à des allergènes environnementaux, se manifestant généralement par congestion nasale, rhinorrhée, démangeaisons nasales etéternuements. Ces dernières années, de nombreuses études épidémiologiques et cliniques ont confirmé une comorbidité significative entre la dermatite atopique et la rhiniteallergique 7,8. Les patients développent souvent ces deux affections simultanément ou séquentiellement, ce qui augmente non seulement la charge de la maladie, mais conduit aussi à une baisse significative de la qualité de vie et à des coûts de soins de santé plus élevés. Parallèlement, l’association entre les deux maladies fournit des indices importants pour la recherche sur leur pathogenèse. Il est largement admis dans le milieu académique que ces deux maladies partagent des fondements génétiques complexes, des mécanismes immunologiques et des facteurs environnementaux9. Cependant, bien que des progrès substantiels aient été réalisés dans la recherche fondamentale et clinique sur la dermatite atopique ou la rhinite allergique, des études systématiques et macro sur leur comorbidité restent relativement limitées.

La bibliométrie, en tant que discipline scientifique qui emploie des méthodes mathématiques et statistiques pour analyser quantitativement la littérature académique, présente des avantagesuniques 10. Elle transcende les limites subjectives inhérentes aux revues traditionnelles en analysant des données telles que le nombre de publications, les auteurs, les institutions, les collaborations nationales/régionales, la cooccurrence de mots-clés et les co-citationsde documents 11. Cela permet une révélation objective et systématique des résultats de recherche, de la structure des connaissances, des dynamiques évolutives et des orientations futures au sein d’un domaine spécifique12. Appliquer la bibliométrie au domaine de recherche de la dermatite atopique (MA) et de la rhinite allergique (AR) peut aider les chercheurs à mieux comprendre le paysage global de ce domaine. Cette étude intègre des méthodes bibliométriques pour examiner systématiquement la littérature liée à la DA et à la RA au cours de la dernière décennie. Cette étude contribue à un protocole bibliométrique reproductible qui intègre plusieurs outils logiciels pour traiter et analyser systématiquement les données de la littérature. Grâce à cette approche basée sur les données, nous présentons de manière exhaustive la structure des connaissances du domaine de la comorbidité AD et AR, incluant les points chauds de recherche, les réseaux de collaboration et l’évolution thématique au cours de la dernière décennie. Ce cadre méthodologique dépasse les revues narratives traditionnelles en fournissant une synthèse objective et quantitative de la littérature, offrant aux chercheurs un outil précieux pour comprendre l’état actuel et les orientations futures de ce domaine.

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Protocole

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1. Recherche et acquisition de la littérature

  1. Accédez à la base de données des En-Domaines Médicaux (MeSH) (https://meshb.nlm.nih.gov/).
  2. Entrez séparément les termes « Dermatite atopique » et « Rhinite allergique » pour retrouver leurs termes et sous-titres contrôlés respectifs.
  3. En fonction des termes et sous-titres identifiés de MeSH, formulez une stratégie de recherche globale.
  4. Naviguez vers la base de données Web of Science (WoS) (https://www.webofscience.com/wos/). Sélectionnez l’option « Recherche avancée ».
  5. Saisissez la stratégie de recherche suivante dans la boîte de recherche : TS=(« Dermatite atopique » OU « Eczéma atopique » OU « Eczéma infantile » OU « Neurodermatite atopique » OU « Neurodermatite disséminée ») ET TS=(« Rhinite allergique »). Limitez la plage de dates de publication du 1er janvier 2015 au 31 décembre 2024.
  6. Exclure les types de documents non liés à la recherche tels que les résumés de réunions, communications de conférences, documents éditoriaux, chapitres de livres et publications rétractées ; ne conserver que la littérature en anglais.
  7. Pour les publications dont les noms d’auteurs ou les affiliations institutionnelles sont incohérents, utilisez l’affiliation du premier auteur comme norme afin d’assurer la cohérence des analyses de réseau.
  8. Exportez le jeu de données obtenu en texte brut et stockez-le sur l’ordinateur pour une analyse ultérieure.
  9. Notez le nombre annuel d’articles publiés et cliquez sur « Rapport de citation » pour exporter le nombre de citations.
  10. Cliquez sur « Voir tout » dans la section « Pays/Régions » et exportez la publication nationale vers Excel.
  11. Sous la colonne « Années de publication », cliquez sur « Tout voir », puis sélectionnez séquentiellement « 2015 » et « Affiner ». Ensuite, cliquez sur « Voir tout » dans la colonne « Pays/Régions ».
  12. Notez le nombre spécifique de publications pour les 10 premiers pays en 2015.
  13. Après l’étape 10, notez le nombre annuel de publications des 10 pays les plus importants de 2015 à 2024.

2. Analyse des tendances de la production annuelle de publications et de la fréquence des citations

  1. Ouvrez Microsoft Excel et entrez séquentiellement l’année, le nombre correspondant d’articles publiés et le nombre de citations.
  2. Sélectionnez les données d’entrée, puis naviguez vers Insérer > Graphique > Graphique Combo. Fixez le nombre annuel d’articles publiés sous forme de tableau de colonnes, et le nombre de citations comme un graphique de lignes.
  3. Sélectionnez le tableau et étiquetez le titre de l’axe des X comme « Année » et celui de l’axe des Y comme « Publications ».
  4. Sélectionnez les labels des données et réglez-les pour afficher les valeurs spécifiques.
  5. Sélectionnez la figurine et enregistrez-la au format TIFF.

3. Production nationale de publications et réseaux de recherche transfrontaliers

REMARQUE : VOSviewer a été utilisé pour construire le réseau national de collaboration en raison de sa puissance dans la visualisation bibliométrique des réseaux. Scimago Graphica a ensuite été employé pour générer des cartes du monde afin de présenter les données du réseau géographiquement plus clairement.

  1. Lancez le logiciel, naviguez et cliquez sur : Créer → Créer une carte basée sur des données bibliographiques → Lire les données à partir de fichiers de bases de données bibliographiques.
  2. Importez le jeu de données en texte brut, puis cliquez sur « Suivant » pour lire les données.
  3. Dans le champ « Type d’analyse », sélectionnez « Co-autorisation » ; puis choisissez « Pays » sous « Unité d’analyse » et cliquez sur « Suivant ». Fixez la valeur dans « Nombre d’organisations à sélectionner » à 22, continuez en cliquant sur « Suivant », et lancez l’analyse des données.
  4. Faites un clic droit sur les données dans la colonne « Source » et exportez les métriques, incluant la production nationale de publications et le nombre de citations pour les analyses ultérieures.
  5. Cliquez sur « Terminer » pour générer le réseau national de collaboration, puis sélectionnez l’onglet « Items » dans la barre d’outils de gauche pour voir le nombre de clusters.
  6. Naviguez dans « Analyse » dans la barre d’outils de gauche, sélectionnez « Taille minimale de cluster » et ajustez ce paramètre pour maintenir le nombre de clusters dans une plage appropriée.
  7. Accédez aux sections « Analyse » puis « Mise en page » dans la barre d’outils de gauche. Ajustez les valeurs numériques des paramètres « Attraction » et « Répulsion » afin d’optimiser l’échelle de la visualisation.
  8. Sélectionnez « Visualisation » à droite pour modifier l’apparence de la carte visuelle. Faites glisser le curseur « Scale » pour ajuster les labels pays/région à une taille appropriée, utilisez le contrôle « Labels » pour définir les dimensions des nœuds, manipulez le paramètre « Lines » pour obtenir une épaisseur de ligne de connexion appropriée, puis cliquez sur « Lignes courbes » pour sélectionner des lignes droites ou courbes pour les connexions.
  9. Naviguez dans le fichier > capture d’écran > Enregistrer pour exporter la visualisation ; puis sélectionnez Fichier > Enregistrer > GML pour préserver le fichier au format GML pour une utilisation ultérieure.
  10. Lance le logiciel et importe le fichier au format GML.
  11. Définissez la colonne « lable » comme « Pays », changez le type de données de la colonne « cluster » en « String », puis cliquez sur l’icône de visualisation en haut à gauche.
  12. Faites glisser « poids » du panneau de gauche à la case « Taille », déplacez « cluster » dans la case « Couleur », et placez « lable » dans les cases « Étiquette », « Infobulle » et « Unité » respectivement.
  13. Sélectionnez « Carte » sous la section « Marques » dans la barre d’outils de droite pour générer la carte du monde ; puis utilisez l’option « Arêtes » pour ajuster la courbure de la ligne de connexion et modifier la « couleur des arêtes » pour configurer les couleurs des nœuds.
  14. Sélectionnez « Couleur » dans la barre d’outils de gauche pour ajuster les couleurs du groupe ; puis configurez la « position de la légende » pour modifier la position de la légende.
  15. Cliquez sur « Exporter » dans la barre d’outils supérieure pour enregistrer l’image au format PNG.

4. Analyse des publications institutionnelles et des réseaux de collaboration

REMARQUE : VOSviewer a été choisi pour l’analyse de collaboration institutionnelle car il gère efficacement des données bibliométriques à grande échelle et offre une visualisation claire des clusters institutionnels.

  1. Lancez le logiciel, naviguez et cliquez sur : Créer → Créer une carte basée sur des données bibliographiques → Lire les données à partir de fichiers de bases de données bibliographiques.
  2. Importez le jeu de données en texte brut, puis cliquez sur « Suivant » pour lire les données.
  3. Dans le champ « Type d’analyse », sélectionnez « Co-autorisation » ; puis choisissez « Organisations » sous « Unité d’analyse » et cliquez sur « Suivant ». Réglez la valeur dans « Nombre d’organisations à sélectionner » à 50, procédez en cliquant sur « Suivant », et lancez l’analyse des données.
  4. Faites un clic droit sur les données dans la colonne « Source » et exportez les métriques, incluant la production de publications institutionnelles et le nombre de citations pour les analyses ultérieures.
  5. Cliquez sur « Terminer » pour générer le réseau de collaboration institutionnelle, puis sélectionnez l’onglet « Items » dans la barre d’outils de gauche pour voir le nombre de clusters.
  6. Naviguez dans « Analyse » dans la barre d’outils de gauche, sélectionnez « Taille minimale de cluster » et ajustez ce paramètre pour maintenir le nombre de clusters dans une plage appropriée.
  7. Accédez aux sections « Analyse » puis « Mise en page » dans la barre d’outils de gauche. Ajustez les valeurs numériques des paramètres « Attraction » et « Répulsion » afin d’optimiser l’échelle de la visualisation.
  8. Sélectionnez « Visualisation » à droite pour modifier l’apparence de la carte visuelle. Faites glisser le curseur « Scale » pour ajuster les noms des institutions à une taille appropriée, utilisez le contrôle « Labels » pour définir les dimensions des nœuds, manipulez le paramètre « Lines » pour obtenir une épaisseur de ligne de connexion appropriée, et cliquez sur « Lignes courbes » pour sélectionner des lignes droites ou courbes pour les connexions.
  9. Cliquez sur « Fichier », puis sur « Capture d’écran », et enfin sur « Enregistrer » pour exporter la visualisation.
  10. Lancez Microsoft Excel, triez les institutions de recherche par production de publications et nombre de citations, sélectionnez les 10 meilleures institutions, identifiez leurs pays respectifs et préparez cet ensemble de données pour une présentation visuelle.
  11. Sélectionnez les trois colonnes de données contenant les 10 principaux établissements de recherche par production de publications, leur nombre de publications respectif et les pays hôtes. Ensuite, naviguez dans Insérer > Graphiques > Tableau de colonnes pour créer une visualisation des 10 principales institutions de recherche classées par volume de publications.
  12. Sélectionnez les étiquettes des données pour afficher les valeurs réelles, puis exportez le graphique au format TIFF.
  13. Sélectionnez les trois colonnes de données contenant les 10 principales institutions de recherche par nombre de citations, leurs numéros de citation correspondants et les pays hôtes. Ensuite, naviguez dans Insérer > Graphiques > Tableau à colonnes pour créer une visualisation des 10 meilleures institutions de recherche classées par nombre de citations.

5. Analyse des publications et citations de revues

REMARQUE : Effectuer une analyse des publications et citations de revues à l’aide du logiciel VOSviewer.

  1. Lancez le logiciel, naviguez et cliquez sur : Créer → Créer une carte basée sur des données bibliographiques → Lire les données à partir de fichiers de bases de données bibliographiques.
  2. Importez le jeu de données en texte brut, puis cliquez sur « Suivant » pour lire les données.
  3. Dans la section « Type d’analyse », sélectionnez « Citation » ; puis choisissez « Sources » sous « Unité d’analyse » et cliquez sur « Suivant ». Réglez la valeur dans le champ « Nombre minimum de documents d’une source » à 5, fixez « Nombre minimum de citations d’une source » à 0, cliquez sur « Suivant », et procédez à l’analyse des données.
  4. Faites un clic droit sur les données dans la colonne « Source » et sélectionnez l’option « Enregistrer sous » pour exporter à la fois la sortie de publication de la revue et le nombre de citations pour une analyse ultérieure des données.
  5. Cliquez sur « Terminer » pour générer la carte du réseau de collaboration journalière, puis sélectionnez l’onglet « Éléments » dans la barre d’outils de gauche pour voir le nombre de groupes.
  6. Cliquez sur « Analyse » dans la barre d’outils de gauche et définissez le paramètre « Taille minimale du cluster » pour maintenir le nombre de clusters dans une plage appropriée.
  7. Naviguez vers « Analyse » puis « Mise en page » dans la barre d’outils de gauche. Ajustez les valeurs des paramètres « Attraction » et « Répulsion » afin d’obtenir une visualisation optimalement mise à l’échelle.
  8. Sélectionnez « Visualisation » à droite pour modifier l’apparence de la carte visuelle. Faites glisser le curseur « Scale » pour ajuster les noms des journaux à une taille appropriée, utilisez le contrôle « Étiquettes » pour définir les dimensions des nœuds, manipulez le paramètre « Lignes » pour obtenir une épaisseur de ligne de connexion appropriée, et cliquez sur « Lignes courbes » pour sélectionner des lignes droites ou courbes pour les connexions.
  9. Cliquez sur « Fichier », puis sur « Capture d’écran », et enfin sur « Enregistrer » pour exporter la visualisation.
  10. Lancez Microsoft Excel et calculez la moyenne des citations par revue en fonction de la production de publications et du nombre de citations.
  11. Sélectionnez les trois colonnes de données (titres de revues, sortie de publication et moyenne des citations), puis naviguez dans Insérer > Graphiques > Tableau à colonnes pour créer une visualisation comparant la production de publications des revues et les taux moyens de citation.
  12. Sélectionnez les labels de données pour afficher les valeurs réelles, puis exportez le graphique au format TIFF.

6. Analyse de réseaux collaboratifs chez les auteurs à haute productivité

REMARQUE : Effectuer une analyse de réseau collaboratif d’auteurs très productifs et très cités à l’aide du logiciel VOSviewer.

  1. Lancez le logiciel, naviguez et cliquez sur : Créer → Créer une carte basée sur des données bibliographiques → Lire les données à partir de fichiers de bases de données bibliographiques.
  2. Dans le champ « Type d’analyse », sélectionnez « Co-autorisation » ; puis choisissez « Auteurs » sous « Unité d’analyse » et cliquez sur « Suivant ». Réglez la valeur dans « Nombre d’organisations à sélectionner » à 95, procédez en cliquant sur « Suivant », et lancez l’analyse des données.
  3. Faites un clic droit sur les données dans la colonne « Source » et exportez les métriques, incluant le nombre de publications et le nombre de citations des auteurs à haute productivité, pour obtenir les données suivantes.
  4. Après avoir cliqué sur « Terminer » pour générer le réseau de collaboration institutionnelle, sélectionnez l’onglet « Items » dans la barre d’outils de gauche pour voir le nombre de clusters.
  5. Après avoir cliqué sur « Terminer » pour générer le réseau de collaboration des auteurs, sélectionnez l’onglet « Éléments » dans la barre d’outils de gauche pour voir le nombre de clusters.
  6. Naviguez vers « Analyse » puis « Mise en page » dans la barre d’outils de gauche. Ajustez les valeurs des paramètres « Attraction » et « Répulsion » afin d’obtenir une visualisation optimalement mise à l’échelle.
  7. Sélectionnez « Visualisation » à droite pour modifier l’apparence de la carte visuelle. Faites glisser le curseur « Scale » pour ajuster les noms des journaux à une taille appropriée, utilisez le contrôle « Étiquettes » pour définir les dimensions des nœuds, manipulez le paramètre « Lignes » pour obtenir une épaisseur de ligne de connexion appropriée, et cliquez sur « Lignes courbes » pour sélectionner des lignes droites ou courbes pour les connexions.
  8. Naviguez dans Fichier > capture d’écran > Enregistrer pour exporter la visualisation.
  9. Lancez Microsoft Excel, triez les auteurs à haute productivité par production de publication, sélectionnez les 10 meilleurs auteurs et préparez cette sélection pour une présentation visuelle.
  10. Sélectionnez les 10 auteurs les plus productifs et leurs publications correspondantes. Ensuite, naviguez dans Insérer > Graphiques > Tableau de colonnes pour créer une visualisation avec les noms des auteurs sur l’axe horizontal et le nombre de publications sur l’axe vertical. Activez l’affichage des étiquettes de données. Enfin, faites un clic droit sur le tableau et enregistrez-le au format TIFF.

7. Cooccurrence mot-clé et analyse de l’évolution thématique

REMARQUE : CiteSpace a été sélectionné pour l’analyse de mots-clés en raison de ses capacités avancées à détecter des points chauds de recherche, l’analyse de clusters et les schémas d’évolution temporelle.

  1. Au lancement du logiciel, les enregistrements en double ont été identifiés et supprimés grâce à la fonction de déduplication de CiteSpace. Naviguez dans Data > Import/Export, réglez le répertoire d’entrée dans le dossier « input », et configurez le répertoire de sortie dans le dossier « output ».
  2. Naviguez dans Déduplication & Organisation, sélectionnez à la fois les types de documents « Article » et « Révision », puis cliquez sur « Démarrer ». Ensuite, importez le jeu de données en texte brut et continuez en cliquant à nouveau sur « Démarrer ».
  3. Cliquez sur « Fermer » pour quitter la page des paramètres et revenir à l’interface principale.
  4. Cliquez sur « Nouveau » dans l’interface principale, configurez le dossier « projet » dans le Projet Principal, configurez le répertoire de données dans le dossier « data », sélectionnez « WoS » pour la source des données et « anglais » pour la langue préférée, et enfin sauvegardez les paramètres.
  5. Dans le panneau de tranches horaires à droite, fixez la plage horaire de janvier 2015 à décembre 2024. Sélectionnez « Momot-clé » comme type de nœud. Choisissez l’indice g (k=25) pour l’échelle du réseau. Activez les options « Pathfinder », « Élagage des réseaux tranchés » et « Élagage du réseau fusionné » dans les paramètres d’élagage pour simplifier et clarifier la visualisation du réseau.
  6. Cliquez sur « Start » pour lancer le traitement des données. Une fois l’opération terminée, sélectionnez la fonction « One-Click Clustering Label Optimization » pour générer le diagramme de regroupement des mots-clés.
  7. Ajustez les étiquettes des nœuds et des groupes dans le panneau de contrôle de droite pour modifier des éléments tels que la taille des nœuds dans la visualisation.
  8. Naviguez dans la barre d’outils > Étiquette > Couleur des étiquettes > Étiquettes d’article pour personnaliser les couleurs des étiquettes ; Ensuite, sélectionnez l’option Nœud dans la barre d’outils pour modifier les attributs du nœud tels que les couleurs et les formes.
  9. Après avoir effectué les ajustements, allez dans Fichier > Enregistrer sous et exportez l’image au format PNG.
  10. Naviguez dans Layout > Timeline dans le panneau de configuration pour générer la vue de la timeline par mots-clés.
  11. Dans le panneau de configuration, ajustez les étiquettes des nœuds et des labels de cluster pour modifier la taille des nœuds et des étiquettes de cluster.
  12. Naviguez dans Fichier et enregistrez l’image au format PNG.
  13. Naviguez jusqu’à Burstness dans le panneau de configuration, cliquez séquentiellement sur Rafraîchir et Visualiser, entrez « 20 » dans le champ données, confirmez la sélection, puis générez un schéma d’analyse des points chauds de recherche des 20 premiers mots-clés.
  14. Capturez et enregistrez le schéma d’analyse des points chauds de recherche des 20 mots-clés principaux à l’aide d’un outil informatique de capture d’écran.

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Résultats

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Au cours de la dernière décennie, 1 571 articles sur la dermatite atopique et la rhinite allergique ont été publiés. Le volume annuel de publications a montré une tendance générale à la hausse, tandis que la fréquence des citations a montré une croissance régulière (Figure 1). En termes de pays, les États-Unis ont publié le plus d’articles (244). Une visualisation plus poussée des clusters de recherche et des réseaux collaboratifs entre pays a révélé trois g...

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Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

L’analyse bibliométrique menée dans cette étude fournit une cartographie complète du paysage de recherche sur la comorbidité entre la DA et la RA. Cette approche met non seulement en lumière les tendances mondiales de la recherche, mais identifie également les contributeurs clés, les thèmes émergents et les orientations futures potentielles pour la recherche dans ce domaine important.

Au cours de la dernière décennie, les publications sur la comorbidité de la ...

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Déclarations de divulgation

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Les auteurs ne rapportent aucun conflit d’intérêts dans ce travail.

Remerciements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Cette étude a été soutenue par le Deuxième Groupe du Projet de Talents Backbone Elite Plan à l’Hôpital de l’Amitié Sino-Japon (n° ZRJY2023-GG05).

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Matériaux

Liste des matériaux utilisés dans cet article
NomEntrepriseNuméro de catalogueCommentaires
CiteSpaceChaomei Chen, Drexel UniversityCiteSpace 6.2.R4 (64-bit) beta BasicUtilisé pour l'analyse de co-occurrence de mots-clés, l'analyse de clusters, la visualisation de lignes chronologiques et la détection de pics pour identifier les points chauds de recherche et l'évolution thématique.
Scimago GraphicaSpanish National Research Council (CSIC)Scimago Graphica Setup 1.0.49Utilisé pour visualiser les réseaux de collaboration nationaux et générer des cartes du monde basées sur les données de sortie de VOSviewer.
VOSviewerCentre for Science and Technology Studies, Leiden University, The NetherlandsVOSviewer version 1.6.19Utilisé pour construire et visualiser les réseaux de collaboration pour les pays, les institutions et les auteurs, ainsi que l'analyse des citations de revues.

Références

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Guttman-Yassky, E., Renert-Yuval, Y., Brunner, P. M. Atopic dermatitis. Lancet. 405 (10478), 583-596 (2025).
  2. Mandlik, D. S., Mandlik, S. K. Atopic dermatitis: new insight into the etiology, pathogenesis, diagnosis and novel treatment strategies. Immunopharmacol Immunotoxicol. 43 (2), 105-125 (2021).
  3. Czech, E. J., Overholser, A., Schultz, P. Allergic rhinitis. Med Clin North Am. 108 (4), 609-628 (2024).
  4. Sroka-Tomaszewska, J., Trzeciak, M. Molecular mechanisms of atopic dermatitis pathogenesis. Int J Mol Sci. 22 (8), 4130 (2021).
  5. Afshari, M., et al. Unraveling the skin; a comprehensive review of atopic dermatitis, current understanding, and approaches. Front Immunol. 15, 1361005 (2024).
  6. Czech, E. J., Overholser, A., Schultz, P. Allergic rhinitis. Prim Care. 50 (2), 159-178 (2023).
  7. Obbagy, J. E., et al. Complementary feeding and food allergy, atopic dermatitis/eczema, asthma, and allergic rhinitis: A systematic review. Am J Clin Nutr. 109 (Suppl 7), 890S-934S (2019).
  8. Sobkowiak, P., et al. Neuroinflammatory gene expression pattern is similar between allergic rhinitis and atopic dermatitis but distinct from atopic asthma. Biomed Res Int. 2020, 7196981 (2020).
  9. Dierick, B. J. H., et al. Burden and socioeconomics of asthma, allergic rhinitis, atopic dermatitis and food allergy. Expert Rev Pharmacoecon Outcomes Res. 20 (5), 437-453 (2020).
  10. Yang, D., et al. Knowledge domain and emerging trends in heart failure and anxiety comorbidity: A scientometric analysis. J Multidiscip Healthc. 18, 7175-7191 (2025).
  11. Lazarides, M. K., Lazaridou, I. Z., Papanas, N. Bibliometric analysis: Bridging informatics with science. Int J Low Extrem Wounds. 24 (3), 515-517 (2025).
  12. Ninkov, A., Frank, J. R., Maggio, L. A. Bibliometrics: Methods for studying academic publishing. Perspect Med Educ. 11 (3), 173-176 (2022).
  13. Zhao, Y., Chen, G. Y., Fang, M. Research trends of rheumatoid arthritis and depression from 2019 to 2023: A bibliometric analysis. J Multidiscip Healthc. 17, 4465-4474 (2024).
  14. Chen, G., Yan, Z., Wang, Y., Tao, Q. Rheumatoid arthritis and fibromyalgia syndrome: A bibliometric and bioinformatics perspective on comorbidity research. J Multidiscip Healthc. 18, 6811-6827 (2025).
  15. Wang, Y., et al. Research trends and hotspots in JAK inhibitors for ulcerative colitis: A bibliometric analysis from 2015 to 2024. J Multidiscip Healthc. 18, 6755-6771 (2025).
  16. Paller, A. S., Spergel, J. M., Mina-Osorio, P., Irvine, A. D. The atopic march and atopic multimorbidity: Many trajectories, many pathways. J Allergy Clin Immunol. 143 (1), 46-55 (2019).
  17. Tsang, M. S., Sun, X., Wong, C. K. The role of new IL-1 family members (IL-36 and IL-38) in atopic dermatitis, allergic asthma, and allergic rhinitis. Curr Allergy Asthma Rep. , (2020).
  18. Kilanowski, A., et al. Allergic disease trajectories up to adolescence: Characteristics, early-life, and genetic determinants. Allergy. 78 (3), 836-850 (2023).
  19. Kim, H. S., Kim, K., Rhee, E. H., Kim, W. K., Song, D. J., et al. Atmospheric environment and persistence of pediatric asthma: A population-based cohort study. Asian Pac J Allergy Immunol. 43 (2), 281-289 (2025).
  20. Song, K. B., Kim, J. H., Choi, E. J., Lee, S. W., Kim, J. T., et al. Pet ownership increases the exhaled nitric oxide and asthma severity in children with atopic asthma. Allergy Asthma Immunol Res. 17 (3), 394-404 (2025).
  21. Sato, T., et al. Skin surface biomarkers are associated with future development of atopic dermatitis in children with family history of allergic disease. Skin Res Technol. 29 (10), e13470 (2023).
  22. Kan, L. L., et al. Deciphering the interplay between the epithelial barrier, immune cells, and metabolic mediators in allergic disease. Int J Mol Sci. 25 (13), 6913 (2024).
  23. Ogulur, I., et al. Type 2 immunity in allergic diseases. Cell Mol Immunol. 22 (3), 211-242 (2025).
  24. Hsu, U. H., Chiang, B. L. γδ T cells and allergic diseases. Clin Rev Allergy Immunol. 65 (2), 172-182 (2023).
  25. Gao, Y. D., et al. The evolution, immunopathogenesis and biomarkers of type 2 inflammation in common allergic disorders. Allergy. 80 (7), 1848-1877 (2025).
  26. Yang, G., et al. Skin barrier abnormalities and immune dysfunction in atopic dermatitis. Int J Mol Sci. 21 (8), 2867 (2020).
  27. Carr, S., Pratt, R., White, F., Watson, W. Atopic dermatitis. Allergy Asthma Clin Immunol. 20 (Suppl 3), 63 (2024).
  28. Tang, X. F., et al. Genetic variant rs4982958 at 14q11.2 is associated with allergic rhinitis in a Chinese Han population. J Investig Allergol Clin Immunol. 22 (1), 55-62 (2012).

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