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Articolo di ricerca

Mappatura della conoscenza della medicina tradizionale cinese nella ricerca sul cancro gastrico: uno studio bibliometrico dal 2006 al 2025

116 visualizzazioni

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DOI:

10.3791/71565

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31 luglio 2026

In questo articolo

Sommario

Questo studio utilizza l'analisi bibliometrica per mappare l'attuale panorama della ricerca della medicina tradizionale cinese nel trattamento del cancro gastrico e per rivelare ulteriormente l'evoluzione dei punti focali di ricerca.

Abstract

Lo studio ha condotto un'analisi bibliometrica di 704 articoli sulla medicina tradizionale cinese per il cancro gastrico pubblicati tra il 2006 e il 2025, utilizzando la Web of Science Core Collection WOSCC (database della letteratura). L'analisi e la visualizzazione della rete sono state effettuate utilizzando CiteSpace (software di analisi bibliometrica), VOSviewer (software di mappatura bibliometrica) e Scimago Graphica (un'applicazione gratuita di visualizzazione dei dati scientifici). Dal punto di vista delle tendenze di pubblicazione, delle reti collaborative, dei temi di ricerca e della base di conoscenza, lo studio chiarisce il panorama attuale della ricerca, le forze di ricerca fondamentali e l'evoluzione delle frontiere in questo campo. Negli ultimi due decenni, il numero di pubblicazioni è continuato a crescere, raggiungendo un picco storico di 102 nel 2025. Gli articoli pubblicati nell'ultimo decennio rappresentano oltre il 75% del totale, indicando che questo campo è in una fase di ricerca attiva. La Cina è al primo posto per volume di pubblicazioni (671 articoli), citazioni totali (13.447) e centralità di collaborazione internazionale. L'Università di Medicina Cinese di Nanchino e l'Università di Medicina Cinese di Pechino sono le istituzioni di ricerca principali. Le principali testate editoriali includono il Journal of Ethnopharmacology e Frontiers in Pharmacology. L'analisi dei cluster di parole chiave ha identificato nove temi principali di ricerca: Helicobacter pylori, agopuntura, iniezioni erboristiche cinesi, farmacologia di rete, docking molecolare, metabolomica e altri. I punti caldi di ricerca si sono evoluti dall'esplorazione meccanicistica di base a strategie di trattamento complete, e successivamente a studi sistematici supportati da tecnologie emergenti. L'aggiustamento molecolare e la transizione epiteliale-mesenchimale rappresentano le attuali frontiere della ricerca.

Introduzione

Il cancro gastrico è uno dei tumori maligni più comuni del tratto digestivo a livello mondiale, con tassi di incidenza e mortalità costantemente tra i principali tumori maligni, rappresentando una seria minaccia per la saluteumana 1. La malattia si manifesta spesso con sintomi insidiosi e precoci e la maggior parte dei pazienti è già in uno stadio avanzato al momento della diagnosi iniziale, perdendo la finestra ottimale per la chirurgia curativa. Anche con chirurgia, radioterapia e chemioterapia, l'efficacia delle modalità di trattamento convenzionali rimane limitata, e questi approcci sono spesso accompagnati da gravi reazioni avverse che non solo compromettono la qualità della vita dei pazienti, ma spesso portano all'interruzione del trattamento 2,3,4. La medicina tradizionale cinese, come componente importante di una terapia oncologica completa, ha dimostrato un valore unico nella prevenzione e nel trattamento del cancrogastrico 5. Negli ultimi anni, il modello di trattamento che combina la medicina tradizionale cinese con chirurgia, radioterapia e chemioterapia è diventato sempre più diffuso. Numerosi studi clinici hanno confermato che la medicina tradizionale cinese può alleviare efficacemente le reazioni avverse indotte dalla chemioterapia, inibire la ricorrida e la metastasi tumorale e migliorare la qualità della vita dei pazienti, mostrando anche caratteristiche come multi-percorso, effetti multi-bersaglio e azionelieve 6,7,8,9,10 . In Cina, la medicina tradizionale cinese permea l'intero percorso di prevenzione e trattamento del cancro gastrico, dall'intervento precoce nelle lesioni precancerose alle cure palliative in stadi avanzati, diventando un approccio terapeuticoindispensabile 11. Tuttavia, con la rapida crescita degli studi correlati, questo campo affronta sfide come argomenti di ricerca frammentati, qualità eterogenea delle evidenze e questioni fondamentali poco chiare, sottolineando l'urgente necessità di una revisione sistematica dell'attuale panorama della ricerca.

La bibliometria è un campo interdisciplinare che considera il sistema letterario come oggetto di ricerca e impiega metodi matematici e statistici per analizzare quantitativamente le caratteristiche distribuzionali e i modelli evolutivi dei portatori diconoscenza. 12. Rispetto ai metodi tradizionali di revisione come le revisioni sistematiche e le meta-analisi, la bibliometria si concentra maggiormente sulla rivelazione di schemi e frontiere a livello macro e meso. Può compensare il potenziale bias di selezione soggettiva nelle revisioni tradizionali ed è particolarmente adatta all'ordinamento sistematico delle caratteristiche multidimensionali su larga scala della letteratura. Sulla base di ciò, il metodo può fornire agli studiosi dati per comprendere la traiettoria di sviluppo della disciplina, identificare le forze di ricerca principali e pianificare le future direzionidi ricerca 13, 14, 15. Negli ultimi anni, questo metodo è stato ampiamente applicato nella mappatura della conoscenza e nell'analisi delle frontiere in vari settori, offrendo una base scientifica per tracciare sistematicamente lo sviluppo delle discipline. Questo studio, basato sul database della letteratura, utilizza strumenti di analisi bibliometrica, inclusi software di mappatura bibliometrica e un'applicazione gratuita di visualizzazione scientifica dei dati, per analizzare visivamente la letteratura sulla medicina tradizionale cinese per il trattamento del cancro gastrico dal 2006 al 2025. Esaminando molteplici dimensioni come le tendenze di pubblicazione, la distribuzione per paese, la collaborazione istituzionale, le reti di autori, la distribuzione delle riviste, il clustering delle parole chiave e i riferimenti co-citati, questo studio chiarisce sistematicamente lo stato attuale della ricerca, le forze di ricerca centrali, i temi caldi e l'evoluzione delle frontiere in questo campo, con l'obiettivo di fornire un riferimento per la pratica clinica e la ricerca scientifica sulla prevenzione e il trattamento del cancro gastrico con la medicina tradizionale cinese.

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Protocollo

Strategia di acquisizione dati e ricerca

È stata effettuata una ricerca tematica nel database della letteratura utilizzando operatori logici booleani. La strategia di ricerca è stata progettata utilizzando concetti legati ai Medical Subject Headings (MeSH) e parole chiave a testo libero adattate per il database WOSCC: "Neoplasie dello stomaco" per il cancro gastrico e "Medicina, Tradizionale Cinese" per la medicina tradizionale cinese, insieme ai termini di inserimento rilevanti. La ricerca era limitata al campo "Argomento". Per cogliere in modo completo l'ampia letteratura sulla medicina tradizionale cinese nella ricerca sul cancro gastrico, sono state date la priorità a due direzioni principali di ricerca, ovvero l'agopuntura e la medicina erboristica cinese, come assi principali di recupero, poiché queste due modalità rappresentavano gli approcci terapeutici più ampiamente applicati e avevano generato il più ampio corpus di ricerche pubblicate in questo campo. La strategia di ricerca è stata costruita come segue: TS=("medicina tradizionale cinese*" O "TCM" O "ERBORISTICA CINESE" OPPURE "AGOPUNTURA" O "MEDICINA A BASE DI ERBE*") E TS=("neoplasia dello stomaco*" O "cancro gastrico*" O "tumore gastrico*" O "carcinoma gastrico*"). Le parole chiave principali ed estese nei campi del cancro gastrico e della medicina tradizionale cinese sono state selezionate gerarchicamente e combinate all'interno di ciascun gruppo utilizzando l'operatore "OR" e tra gruppi utilizzando l'operatore "AND" per garantire una copertura completa degli argomenti di ricerca rilevanti. I jolly venivano impiegati per evitare l'omissione di termini correlati. Il periodo di ricerca è stato limitato dal 1° gennaio 2006 al 31 dicembre 2025 (Tabella 1). La ricerca è stata effettuata il 18 marzo 2026. Le categorie indici includevano SCI-EXPANDED e SSCI.

Processo di selezione della letteratura e criteri

Il processo di selezione della letteratura è stato il seguente: (1) Filtraggio linguistico: sono stati inclusi solo articoli in inglese. (2) Filtraggio dei tipi di documento: sono stati inclusi solo articoli di riviste (Articolo) e recensioni (Revisione); Abstract delle conferenze, editoriali, lettere, notizie, ecc. erano esclusi. Tutti i documenti recuperati dal WOSCC sono stati esportati integralmente senza alcuna preselezione manuale, garantendo un processo di selezione imparziale e riproducibile. Quando si esportavano i record dal database della letteratura, le impostazioni di esportazione erano le seguenti: il contenuto dei record era impostato su "Record completo e riferimenti citati"; il formato del file era impostato su "Testo semplice"; la codifica era impostata su "UTF-8"; Il fascicolo fu chiamato "20260318_TCM_gastric". Se durante il processo di screening sorsero disaccordi, questi venivano risolti tramite discussione consensuale tra i due autori per garantire l'accuratezza dei risultati dello screening.

Importazione e pulizia dei dati

Dopo aver esportato i dati, il primo passo era convertire il formato e importarlo. I file TXT esportati dal WOSCC erano memorizzati uniformemente nella cartella "input". Successivamente, utilizzando lo strumento di conversione di formato dati integrato dallo strumento di analisi bibliometrica, i record originali della letteratura furono convertiti in un formato riconoscibile dagli strumenti di analisi bibliometrica; I file convertiti venivano memorizzati nella cartella "output", mentre le corrispondenti cartelle "data" e "project" venivano generate automaticamente, creando una base data strutturata per l'analisi successiva di co-occorrenza, analisi delle co-citazioni e analisi dell'evoluzione delle parole chiave.

Nel passaggio di pulizia dei dati, per evitare interferenze da letteratura duplicata nei risultati dell'analisi, è stata utilizzata la funzione di deduplicazione dati degli strumenti di analisi bibliometrica per lo screening automatico. Questa funzione identificava e rimuoveva i record duplicati utilizzando identificatori unici di letteratura, garantendo che venisse conservato un solo record per ogni pubblicazione. In particolare, nell'interfaccia di preprocessing dei dati degli strumenti di analisi bibliometrica, era selezionata l'opzione "Rimuovi duplicati", e il sistema scansionava automaticamente il dataset, rimuoveva le voci ridondanti e generava un registro di deduplicazione per la verifica. Dopo la pulizia, i restanti record di letteratura unica sono stati tutti inclusi nelle analisi successive, garantendo così l'accuratezza della costruzione della rete e dei conteggi statistici. Inoltre, i file TXT esportati dal WOSCC venivano importati direttamente in un software di mappatura bibliometrica e processati utilizzando la funzione dati bibliografici basati su mappe per costruire reti di collaborazione e co-incidenza.

Strumenti analitici

Uno strumento di analisi bibliometrica è stato utilizzato per costruire reti di co-citazione e analizzare l'evoluzione delle parole chiave; Veniva utilizzato software di mappatura bibliometrica per costruire e visualizzare reti collaborative e co-occurrence; Un'applicazione gratuita di visualizzazione scientifica dei dati è stata utilizzata per visualizzare le reti di collaborazione paese/regione; e WPS Excel 2023 (foglio di calcolo WPS) e GraphPad Prism 10.1 (software scientifico di analisi dei dati e grafici) sono stati utilizzati per l'analisi statistica di base e la preparazione delle figure.

Impostazioni dei parametri bibliometrici (strumenti di analisi bibliometrica)

Nell'analisi bibliometrica, il time slicing è stato impostato dal 2006 al 2025 a intervalli di 1 anno, e la selezione dei nodi è stata effettuata utilizzando l'indice g (k = 5). La semplificazione della rete è stata effettuata utilizzando l'algoritmo di potatura Pathfinder, applicato una volta a ogni rete time-slice e di nuovo dopo la fusione della rete. Nelle visualizzazioni, la dimensione del nodo era scalata proporzionalmente alla frequenza di occorrenza e lo spessore del collegamento rifletteva la forza delle relazioni di co-occorrenza16. Le parole chiave estratte dai record esportati sono state unite e standardizzate, sulla base delle quali è stata generata una matrice di co-occorrenza. Successivamente, sono state effettuate analisi di cluster, visualizzazione delle timeline e rilevamento di burst per identificare l'evoluzione tematica e i fronti di ricerca emergenti. L'output dell'analisi includeva file di rete co-occurrence, report di cluster e liste di termini burst per ulteriori visualizzazioni e interpretazioni.

Workflow di analisi collaborativa e co-occurrence di rete (software di mappatura bibliometrica)

Nell'analisi del software di mappatura bibliometrica, sono state fissate delle soglie basate sulla distribuzione del numero di pubblicazioni per ogni entità: un minimo di 4 pubblicazioni per gli autori, 6 per le istituzioni, 2 per i paesi e 3 per le riviste. Sotto queste soglie sono state costruite separatamente reti di co-autoria per autori, istituzioni, paesi e riviste, così come una rete di co-incidenza di parole chiave. La disposizione della rete è stata ottimizzata utilizzando l'algoritmo basato su Linlog/modularità, e le dimensioni dei nodi sono state ponderate in base al numero di pubblicazioni o al totale delle citazioni, a seconda dell'obiettivodi analisi 17. L'analisi ha generato file di statistiche di nodi/bordi, mappe di rete bidimensionali e viste di densità per ciascuna rete, che sono stati utilizzati per interpretare i pattern di collaborazione e le distribuzioni degli hotspot.

Visualizzazione delle Reti di Collaborazione tra Paesi (un'applicazione gratuita di visualizzazione dei dati scientifici)

Un'applicazione gratuita di visualizzazione scientifica dei dati veniva utilizzata principalmente per analizzare e visualizzare le reti di collaborazione tra i paesi. Il flusso di lavoro prevedeva l'importazione di dati di collaborazione tra paesi in formato GML esportati da software di mappatura bibliometrica in un'applicazione scientifica gratuita di visualizzazione dei dati, con i seguenti parametri: (1) Etichette dei nodi impostate su "Paese". (2) Clustering dei nodi basato sulla stringa del nome del paese. Nella rete di collaborazione tra paesi risultante, il diametro dei nodi rifletteva il numero di pubblicazioni per paese, e lo spessore dei link rifletteva la frequenza di collaborazione trapaesi 18,19.

Analisi e visualizzazione statistica di base (foglio di calcolo WPS e software di analisi e grafica dei dati scientifici)

Sono stati utilizzati fogli di calcolo WPS e software di analisi e grafica dei dati scientifici per eseguire analisi statistiche descrittive e convertire dati analitici in rappresentazioni visive, inclusi grafici a torta, barra e colonne.

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Risultati

Produzione annuale di pubblicazioni

Una ricerca iniziale ha prodotto 724 registri, che sono stati perfezionati per includere solo articoli e revisioni in lingua inglese, risultando in 704 pubblicazioni: 548 articoli e 156 articoli di revisione. Dal 2006 al 2025, il numero annuale di pubblicazioni sulla medicina tradizionale cinese per il cancro gastrico ha mostrato una tendenza fluttuante al rialzo, riflettendo un costante aumento dell'interes...

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Discussione

Questo studio impiega metodi bibliometrici per delineare sistematicamente il panorama della ricerca della medicina tradizionale cinese nel trattamento del cancro gastrico negli ultimi due decenni. Questa analisi non solo delinea il panorama globale della ricerca, ma identifica anche i principali contributori, i temi emergenti e le possibili direzioni future di ricerca in questo campo.

Tendenze di sviluppo a livello macro e distribuzione del potere nell...

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Dichiarazioni

Gli autori dichiarano di non esserci conflitti di interesse.

Ringraziamenti

Questo lavoro è stato sostenuto dall'Elite Research Fund della Beijing Micro Love Charity Foundation nell'ambito della Grant No. JYKY2024-0100319019.

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Materiali

Elenco dei materiali utilizzati in questo articolo
NomeAziendaNumero di catalogoCommenti
CiteSpaceChaomei Chen, Drexel University6.4.R1 (https://citespace.podia.com/)Usato per costruire reti di co-citazione e analizzare l'evoluzione delle parole chiave.
VOSviewerCentre for Science and Technology Studies (CWTS), Leiden University1.6.19 (https://www.vosviewer.com/)Usato per costruire e visualizzare reti di collaborazione e co-occorrenza.
Scimago GraphicaSCImago Lab1.0.25 (https://graphica.scimagojr.com/)Usato per visualizzare reti di collaborazione paese/regionali.
GraphPad PrismGraphPad Software10.1 (https://www.graphpad.com/)Usato per l'analisi statistica di base e la preparazione delle figure.
WPS ExcelKingsoft Corporation2023 (https://www.wps.com/)Usato per l'analisi statistica descrittiva e la gestione dei dati.
Web of Science Core CollectionClarivate Analyticshttps://www.webofscience.com/Database letterario utilizzato per l'acquisizione dei dati e la strategia di ricerca.

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