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Articolo di ricerca
* These authors contributed equally
Il dolore oncologico rimane una preoccupazione importante nei pazienti in stadio avanzato. Questo studio ha condotto un'analisi bibliometrica di 2.139 pubblicazioni della Web of Science Core Collection (WoSCC), di PubMed e di Scopus per caratterizzare le tendenze della ricerca globale sull'agopuntura per il dolore oncologico nel corso di 16 anni.
Circa il 44% dei pazienti oncologici sperimenta dolore, con oltre il 50% interessato nelle fasi avanzate. La terapia oppiacea, sebbene standard, comporta effetti collaterali significativi. L'agopuntura, una terapia tradizionale cinese, ha mostrato potenzialità nel缓解 del dolore oncologico con reazioni avverse minime. Questo studio ha utilizzato metodi bibliometrici per identificare i punti caldi e le frontiere della ricerca sull'agopuntura nel dolore oncologico. Le pubblicazioni (2010–2025) sono state recuperate dalla Web of Science Core Collection, da PubMed e da Scopus. CiteSpace 6.4.R1 e VOSviewer 1.6.20 sono stati utilizzati per l'analisi bibliometrica e tematica, esaminando paesi, istituzioni, autori, riviste, riferimenti co-citati e parole chiave. Il processo di selezione della letteratura è stato condotto secondo le linee guida PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses). Sono state incluse complessivamente 2.139 pubblicazioni, con un andamento generale in aumento. La Cina ha guidato per numero di pubblicazioni; il Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSK) è stata l'istituzione più produttiva; J. Mao è stato l'autore più prolifico; e J Clin Oncol è stata la rivista più citata. Le parole chiave principali hanno incluso "agopuntura", "cancro al seno", "dolore", "qualità della vita", "gestione", "dolore oncologico" e "elettroagopuntura". L'analisi dei cluster ha generato 15 cluster tematici. I temi emergenti hanno incluso la stimolazione dei punti di agopuntura, le terapie complementari, la gestione dei sintomi, la medicina integrata e la valutazione clinica. Questo studio mappa le tendenze quindicennali nell'uso dell'agopuntura per il dolore oncologico, rivelando collaborazioni, aree di interesse e direzioni emergenti per orientare la ricerca futura.
Il dolore è tra i sintomi più diffusi nei pazienti oncologici. Può avere un impatto negativo grave sulla loro salute fisica e mentale, spesso causando emozioni negative come ansia e rabbia, e riducendo significativamente la qualità della vita.
Secondo l'Associazione Internazionale per lo Studio del Dolore, qualsiasi dolore cronico derivante dal tumore primario, dalle sue metastasi o dalla terapia antitumorale — inclusi i dolori che persistono dopo il trattamento — è classificato come dolore oncologico1. I dati indicano che tra i pazienti affetti da cancro, il 44% sperimenta sintomi dolorosi, con il 30% che soffre di dolore da moderato a grave. Tra i pazienti in stadio avanzato o metastatico, oltre il 50% riferisce di provare dolore2.
Gli oppioidi sono attualmente i farmaci più utilizzati in ambito clinico per il trattamento del dolore oncologico, alleviando in modo significativo il dolore da moderato a grave3. Tuttavia, l'uso prolungato di oppioidi può facilmente provocare reazioni avverse come costipazione, depressione respiratoria, nausea, vertigini e alterazioni cognitive. Sebbene l'Organizzazione Mondiale della Sanità (WHO) fornisca linee guida sull'uso di analgesici clinici, gli effetti collaterali e la dipendenza farmacologica associati ai farmaci per il dolore rappresentano una sfida importante nella gestione clinica4.
L'agopuntura è stata sempre più studiata come possibile approccio per la gestione del dolore oncologico5. Continuano a emergere studi e revisioni sull'agopuntura per il sollievo dal dolore oncologico, con numerosi lavori che ne indagano i potenziali benefici nella gestione del dolore oncologico, riportando eventi avversi minimi6. L'articolo di Li valuta le tendenze della ricerca sull'agopuntura per la gestione del dolore oncologico a livello mondiale e delinea le linee guida generali per la gestione clinica futura del dolore oncologico7. Analisi bibliometriche precedenti potrebbero non riflettere appieno gli sviluppi recenti e le tendenze emergenti nell'agopuntura per la gestione del dolore oncologico8. Di conseguenza, è necessaria una nuova analisi bibliometrica sull'agopuntura per il dolore oncologico.
La bibliometria applica tecniche matematiche e statistiche per quantificare e analizzare i modelli presenti nella letteratura pubblicata. Il programma basato su Java CiteSpace è stato sviluppato nel 2004 dal Professor Chaomei Chen. Progettato principalmente per l'analisi e la visualizzazione dei dati, esso aiuta i ricercatori a identificare le tendenze e lo stato attuale all'interno di argomenti di ricerca9. CiteSpace concepisce i settori di ricerca come una funzione di mappatura tra frontiere della ricerca e fondamenti, identificando punti altamente citati e nodali per aiutare i ricercatori a comprendere le tendenze emergenti.
Alla luce di questo contesto, è necessaria una revisione esaustiva delle ricerche esistenti sull'agopuntura per il dolore oncologico, al fine di sintetizzarne i risultati e identificare le principali lacune conoscitive. L'integrazione di più basi di dati potrebbe garantire una copertura bibliografica più ampia e ridurre i potenziali bias associati ad analisi basate su un'unica fonte. In questo studio, il software di visualizzazione CiteSpace ha analizzato 2.139 pubblicazioni sull'argomento del dolore oncologico nel campo dell'agopuntura, pubblicate tra il 2010 e il 2025. Attraverso la bibliometria visiva, questo studio presenta in modo esaustivo lo stato attuale e le tendenze nel trattamento del dolore oncologico mediante agopuntura da molteplici prospettive, tra cui il volume annuale di pubblicazioni, paese, istituzione, parole chiave, numero di citazioni e autori. L'obiettivo di questo studio è rivelare i principali partner collaborativi, le aree di ricerca più attive e le tendenze all'avanguardia mediante un'analisi sistematica, fornendo così una base per future ricerche.
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L'approvazione etica non è stata richiesta per questo studio perché ha riguardato l'analisi di dati letterari disponibili pubblicamente e non ha incluso il coinvolgimento diretto di partecipanti umani o animali.
Fonti dei dati
In questo studio, sono state selezionate come fonti dei dati la Web of Science Core Collection (WoSCC), PubMed e Scopus. WoSCC fornisce record strutturati di citazioni e supporta analisi basate sulle citazioni. PubMed offre una vasta copertura della letteratura biomedica e clinica. Scopus fornisce un ampio indicizzazione multidisciplinare e informazioni sulle citazioni. L'integrazione di questi tre database ha lo scopo di migliorare la copertura della letteratura e ridurre il possibile bias di selezione causato dalle differenze nell'indicizzazione dei database.
Strategia di ricerca
Sono state sviluppate strategie di ricerca per i database WoSCC, PubMed e Scopus. I concetti fondamentali della ricerca sono stati mantenuti coerenti tra i diversi database, mentre la sintassi di recupero è stata adattata in base ai requisiti specifici di ciascun database. Le strategie dettagliate sono riportate nella Tabella 1. L'ultima ricerca è stata effettuata il 20 gennaio 2026.
Criteri di selezione
Le pubblicazioni sono state inizialmente recuperate senza restrizioni riguardo al tipo di documento. Dopo la valutazione secondo criteri di idoneità predeterminati, solo le pubblicazioni in lingua inglese sono state incluse nell'analisi bibliometrica finale. Dal 1° gennaio 2010 al 31 dicembre 2025, sono stati inizialmente raccolti un totale di 2.145 record. Dopo l'unione dei record provenienti da diverse basi di dati, sono stati rimossi i duplicati. Successivamente, i titoli e gli abstract sono stati esaminati in base ai criteri di idoneità predeterminati. Alla fine, 2.139 pubblicazioni sono state incluse nell'analisi bibliometrica. La strategia di ricerca della letteratura è la seguente (Figura 1 e Tabella 1).
Analisi dei dati
Per valutare gli articoli finali, pari a 2.139, sul trattamento dell'acupuntura per il dolore oncologico, è stata effettuata un'analisi bibliometrica. La gestione e la visualizzazione dei dati sono state condotte utilizzando software per fogli elettronici e software per analisi bibliometriche, tra cui CiteSpace 6.4.R1 e VOSviewer 1.6.20. Due revisori hanno gestito in modo indipendente la selezione degli studi, l'estrazione dei dati e l'analisi al fine di garantire l'affidabilità dei risultati10. I tipi di nodi selezionati per l'analisi hanno incluso paesi/regioni, istituzioni, autori, parole chiave, riferimenti citati, autori citati e riviste citate. Per assicurare un focus analitico, abbiamo adottato criteri di selezione distinti: per paesi/regioni, istituzioni e autori, le prime 10 entità sono state classificate principalmente in base alla frequenza di pubblicazione, riportando, ove applicabile, la centralità di betweenness e indicatori relativi alle citazioni. Le analisi delle parole chiave si sono basate sulla frequenza di occorrenza e sulle caratteristiche della rete. Per i riferimenti citati, le riviste citate e gli autori citati, è stato applicato il criterio dell'indice g per la selezione dei nodi. N indica il numero di nodi della rete, Densità rappresenta la densità del grafico ed E indica il numero di collegamenti11.
I record sono stati recuperati da WoSCC, PubMed e Scopus ed esportati con informazioni bibliografiche complete e riferimenti citati. I dati esportati includevano titoli, autori, affiliazioni, abstract, parole chiave, anni di pubblicazione, informazioni sulle riviste, numero di citazioni e riferimenti. Le Keywords Plus sono state ottenute da WoSCC quando disponibili. Dopo aver unito i record provenienti dai tre database, i duplicati sono stati rimossi in base a titolo, autori, anno di pubblicazione e DOI. Le informazioni inconsistenti sono state verificate e standardizzate manualmente prima dell'analisi.
I parametri in CiteSpace sono stati configurati come segue: l'analisi ha coperto il periodo dal 2010 al 2025, con intervalli temporali di un anno ciascuno, e le etichette dei nodi sono state estratte dal campo «Term Source», inclusi titoli, abstract, parole chiave degli autori e Keywords Plus. Il criterio di selezione è stato impostato come indice g modificato con k = 25. Per calcolare l'intensità dei collegamenti è stata utilizzata la similarità coseno. Sono state applicate la potatura Pathfinder, la potatura delle reti suddivise e la potatura della rete unita per semplificare le reti. I risultati della ricerca sono visualizzati attraverso co-occorrenza e raggruppamento in cluster. CiteSpace rivela le principali aree di interesse e le tendenze emergenti lungo dimensioni chiave della letteratura, tra cui paesi/regioni, istituzioni, autori, riferimenti citati, riviste citate, parole chiave ad alta frequenza e termini emergenti. L'impatto di autori, paesi/regioni e istituzioni è classificato in base alla frequenza e alla centralità, con la dimensione e il colore dei nodi nella visualizzazione che fungono da indicatori principali.
Le soglie minime di citazione per i documenti sono state definite in base ai requisiti di ciascuna analisi. La risoluzione del raggruppamento è stata impostata a 1,0 e l'intensità dell'associazione è stata utilizzata per la normalizzazione.
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I seguenti dati presentano i risultati bibliometrici rappresentativi ottenuti attraverso il flusso di lavoro computazionale descritto nel Protocollo. Per costruire un dataset solido e omogeneo proveniente da più fonti, i file di esportazione grezzi di PubMed e Scopus sono stati innanzitutto convertiti nel formato di testo semplice della Web of Science Core Collection (WoSCC) utilizzando gli strumenti integrati di elaborazione dati di CiteSpace. Dopo questa fondamentale standardizzazione del formato, tutti i record sono s...
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Questo studio ha impiegato un solido flusso di lavoro scientometrico basato su CiteSpace e VOSviewer per mappare il panorama della ricerca globale sull'agopuntura nel trattamento del dolore oncologico. Attraverso un'analisi topologica multidimensionale, abbiamo valutato sistematicamente le caratteristiche strutturali, le reti collaborative e le traiettorie evolutive tra paesi, istituzioni, autori, riviste principali, riferimenti co-citati e parole chiave.
Informazioni generali e panora...
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Gli autori dichiarano di non avere conflitti di interessi.
Questo studio è finanziato dai Progetti di Ricerca Scientifica delle Istituzioni di Istruzione Superiore nella Provincia di Anhui (n. 2022AH050415).
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| Nome | Azienda | Numero di catalogo | Commenti |
|---|---|---|---|
| CiteSpace | Chaomei Chen, Drexel University | Version 6.4.R1 | Software per la visualizzazione bibliometrica per la creazione di mappe del sapere, analisi di co-citazione, analisi di co-occorrenza di parole chiave, rilevamento di picchi di citazione, analisi di clustering e visualizzazione temporale. |
| Microsoft Excel | Microsoft Corporation | 2019 | Software per fogli di calcolo e gestione dei dati |
| PubMed | U.S. National Library of Medicine | N/A | Database della letteratura biomedica |
| Scopus | Elsevier | N/A | Database di abstract e citazioni |
| VOSviewer | Centre for Science and Technology Studies (CWTS), Leiden University, The Netherlands | Version 1.6.20 | Software per la visualizzazione di reti bibliometriche per l'analisi della co-autorialità, analisi di co-occorrenza di parole chiave, analisi di co-citazione e analisi di accoppiamento bibliografico. |
| Web of Science Core Collection (WoSCC) | Clarivate | N/A | Database bibliografico e delle citazioni |
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