アトピー性皮膚炎とアレルギー性鼻炎併存症の知識状況マッピング:文献計量学研究

サマリー

アトピー性皮膚炎とアレルギー性鼻炎は一般的な併存疾患ですが、その同時出現に関する研究はまだ完全に解明されていません。本研究は、知識構造をマッピングし、研究のホットスポットを特定し、この分野の進化する動向を追跡するために書誌計量学的アプローチを用いることを目的としています。

要約

アトピー性皮膚炎(AD)とアレルギー性鼻炎(AR)は、しばしば併発する一般的なアレルギー疾患であり、共通の病態生理的メカニズムを共有しています。本研究は過去10年間のWeb of Science(WOS)データベースからADおよびARに関する併存疾患関連の論文を取得しました。Microsoft Excel、VOSviewer、CiteSpace、Scimago Graphicaなどのソフトウェアツールを用いて、国、研究機関、ジャーナル、著者、キーワードを調査するために文献計量分析が行われました。結果は、過去10年間で合計1571件の関連論文が発表され、増加傾向が変動していることを示しています。アメリカ合衆国は最も多くの論文(244本)を発表し、クラスタ分析により米国、中国、ドイツの3つの主要な研究拠点が特定されました。研究機関数では、中国医科大学が最も生産的で、42本の論文を発表しました。クラスタ分析により、チューリッヒ大学、中国医科大学、ソウル国立大学、コロラド大学の4つの主要な機関研究センターが明らかになりました。ジャーナルの中では、 Allergy が最も多くの論文(56本)を掲載し、Journal of Allergy and Clinical Immunologyは1記事あたり平均78.77回の引用と最も強い学術的影響を示しました。著者に関しては、アクディス(セズミ・A.)が最も多く(15本の論文)を発表し、アーバイン(アラン・D.)が最も強いインパクトを示し、総引用数は2711件でした。キーワード解析により、主に免疫調節に関連する11のクラスターが特定されました。このプロトコルは、研究者が潜在的な研究ギャップを特定し、これらの相互に関連するアレルギー疾患に関する将来の研究を導く効果的な戦略を提供します。

概要

アトピー性皮膚炎(AD)とアレルギー性鼻炎(AR)は、2つの一般的な慢性炎症性アレルギー疾患であり、これらはアトピー性3月^1,2,3の中核成分を形成しています。アトピー性皮膚炎は、遺伝的アレルギー素因を伴う慢性炎症性皮膚疾患であり、皮膚バリア機能の障害、免疫調節障害、強いかゆみを特徴と^します。アレルギー性鼻炎は、環境アレルゲンに反応してIgEを媒介する鼻粘膜の慢性炎症であり、通常は鼻づまり、鼻漏、鼻のかゆみ、くしゃみを伴^います。近年、広範な疫学的および臨床的研究により、アトピー性皮膚炎とアレルギー性^{鼻炎の間に}有意な併存が確認されています^。患者はこれら二つの疾患を同時にまたは連続して発症することが多いため、病気の負担が増大するだけでなく、生活の質の大幅な低下や医療費の増加にもつながります。同時に、両疾患の関連性は、その病因発生性の研究に重要な手がかりを提供しています。学術界では、これら二つの疾患が複雑な遺伝的背景、免疫学的メカニズム、^{環境要因を共有し}ていることが広く認められています。しかし、アトピー性皮膚炎やアレルギー性鼻炎に関する基礎的および臨床的研究ではかなりの進展があるものの、それらの併存症に関する体系的およびマクロレベルの研究は比較的限られています。

文献計量学は、数学的および統計的手法を用いて学術文献を定量的に分析する科学分野であり、^{独自の利点を示しています}。論文数、著者、機関、国内外の共同研究、キーワードの共現、文書の共引用といったデータを分析することで、従来のレビューに内在する主観的な制約を超えています。これにより、研究成果、知識構造、進化の動態、そして^{特定の分野における}将来の方向性を客観的かつ体系的に明らかにすることが可能になります。アトピー性皮膚炎(AD)とアレルギー性鼻炎(AR)の併存研究領域に文献計量学を適用することで、研究者はこの分野の全体像を迅速に把握できます。本研究は、過去10年間のADおよびARに関連する文献を体系的にレビューするために、文献計量学的手法を統合します。本研究は、複数のソフトウェアツールを統合して文献データを体系的に処理・分析する再現可能な文献計量プロトコルを提供します。このデータ駆動型アプローチを通じて、ADとARの併存疾患分野の知識構造、研究ホットスポット、コラボレーションネットワーク、過去10年間のテーマ的進化を包括的に提示します。この方法論的枠組みは従来のナラティブレビューを超え、文献の客観的かつ定量的な総合を提供し、研究者にこの分野の現状と将来の方向性を理解するための貴重なツールを提供します。

プロトコル

1. 文献検索と取得

1. 医療主題見出し(MeSH)データベース(https://meshb.nlm.nih.gov/)にアクセスしてください。
2. 「アトピー性皮膚炎」と「アレルギー性鼻炎」という用語を別々に入力すると、それぞれの管理語彙や小見出しが得られます。
3. 特定されたMeSH用語および小見出しに基づき、包括的な検索戦略を策定します。
4. Web of Science(WoS)データベース(https://www.webofscience.com/wos/)にアクセスしてください。「詳細検索」オプションを選択してください。
5. 検索ボックスに以下の検索戦略を入力してください:TS=("アトピー性皮膚炎" または "アトピー性湿疹" または "乳児性湿疹" または "アトピー性神経皮膚炎" または "播散性神経皮膚炎") および TS=("アレルギー性鼻炎")。出版日は2015年1月1日から2024年12月31日までに制限してください。
6. 会議要旨、会議論文、編集資料、書籍章、撤回論文などの非研究文書タイプは除外します。英語文学のみを保持する。
7. 著者名や所属機関が一貫していない論文については、ネットワーク分析の一貫性を確保するために第一著者の所属を基準に用いましょう。
8. 得られたデータセットをプレーンテキスト形式でエクスポートし、コンピュータに保存して後続解析を行います。
9. 年間の論文数を記録し、「 Citation Report」 をクリックすると引用数をエクスポートできます。
10. 「国/地域」セクションの「すべてを見る」をクリックし、国の出版物出力をExcelにエクスポートしてください。
11. 「出版年数」欄で「すべてを見る」をクリックし、「2015年」と「精錬」を順に選択します。次に、「国/地域」欄の「すべてを見る」をクリックしてください。
12. 2015年の上位10か国の具体的な出版物数を記録してください。
13. ステップ10の後、2015年から2024年までの上位10か国の年間発行数を記録します。

2. 年間論文の生産量と引用頻度の傾向分析

1. Microsoft Excelを開き、年数、掲載記事数、引用数を順に入力してください。
2. 入力データを選択し、「 >チャート>コンボチャートを挿入」へ移動します。年間の論文発表件数を列状チャートに、引用数を折れ線図として設定します。
3. チャートを選択し、X軸のタイトルを「Year」、Y軸のタイトルを「Publications」とラベル付けしてください。
4. データラベルを選択し、特定の値を表示するように設定します。
5. フィギュアを選択してTIFF形式で保存してください。

3. 国内出版物と国境を越えた研究ネットワーク

注:VOSviewerは、書誌計量ネットワークの可視化に優れていたため、全国的なコラボレーションネットワークの構築に使用されました。その後、Scimago Graphicaがネットワークデータの地理的表示をより明確にするための世界地図作成に利用されました。

1. ソフトウェアを起動し、ナビゲーションしてクリック:作成→ 書誌データに基づく地図を作成 →書誌データベースファイルから データを読み取 る。
2. プレーンテキストデータセットをインポートし、「次へ」をクリックしてデータを読みます。
3. 「分析の種類」欄で「共著者」を選択してください。次に、「分析単位」から「国」を選択し、「次へ」をクリックします。「選択する組織数」の値を22に設定し、「次へ」をクリックして進み、データ分析を開始します。
4. 「ソース」欄のデータを右クリックし、国内の出版物数や引用数を含む指標をエクスポートし、後続のデータ分析に使えます。
5. 「終了」をクリックして全国的なコラボレーションネットワークを生成し、左側のツールバーの「アイテム」タブを選択してクラスタ数を確認できます。
6. 左のツールバーの「分析」に行き、「最小クラスタサイズ」を選択し、このパラメータを調整してクラスタ数を適切な範囲内に保ちます。
7. 左側のツールバー内の「分析」セクションと「レイアウト」セクションにアクセスしてください。「引力」と「反発」パラメータの数値を調整し、可視化のスケールを最適化します。
8. 右側の「可視化」を選択して、視覚地図の外観を変更してください。「Scale」スライダーをドラッグして国や地域ラベルを適切なサイズに調整し、「Labels」コントロールでノードの寸法を設定し、「Lines」パラメータを操作して適切な接続線の太さを得て、「Curved lines」をクリックして接続線の直線か曲線線を選択します。
9. 可視化をエクスポートするには 、ファイル>スクリーンショット>保存 へ移動してください。次に、GMLフォーマットファイルを保存するために「 ファイル>保存」を選択し> GML フォーマットファイルを保存します。
10. ソフトウェアを起動し、GMLフォーマットファイルをインポートします。
11. 「lable」欄を「Country」に設定し、「cluster」欄のデータ型を「String」に変更し、左上の ビジュアライゼーション アイコンをクリックします。
12. 左側パネルから「weight」を「Size」ボックスにドラッグし、「cluster」を「Color」ボックスに移動させ、「lable」をそれぞれ「Label」、「Tooltip」、「Unit」ボックスに配置します。
13. 右のツールバーの「マーク」セクションの「Map」を選択すると、ワールドマップが生成されます。次に「エッジ」オプションを使って接続線の曲率を調整し、「エッジカラー」を修正してノードの色を設定します。
14. 左のツールバーで「Color」を選択してクラスタ色を調整します。次に「Legend position」を設定して、凡例の配置を変更します。
15. 上部のツールバーの「エクスポート」をクリックすると、画像をPNG形式で保存できます。

4. 機関の出版物成果およびコラボレーションネットワークの分析

注:VOSviewerは大規模な文献計量データを効果的に扱い、機関クラスターの明確な可視化を提供するため、機関間のコラボレーション分析に選ばれました。

1. ソフトウェアを起動し、クリックして「作成→ 書誌データに基づく地図を作成 → 書誌データベースファイルからデータを読み取る。
2. プレーンテキストデータセットをインポートし、「次へ」をクリックしてデータを読みます。
3. 「分析の種類」欄で「共著者」を選択してください。次に「Unit of analysis」から「Organizations」を選択し、「Next」をクリックします。「選択すべき組織数」の値を50に設定し、「次へ」をクリックして先に進み、データ分析を開始します。
4. 「ソース」欄のデータを右クリックし、機関の出版物出力や引用数を含む指標をエクスポートし、その後のデータ分析に使えます。
5. 「終了」をクリックして機関間のコラボレーションネットワークを生成し、左側のツールバーの「アイテム」タブを選択してクラスタ数を確認できます。
6. 左のツールバーの「分析」に行き、「最小クラスタサイズ」を選択し、このパラメータを調整してクラスタ数を適切な範囲内に保ちます。
7. 左側のツールバー内の「分析」セクションと「レイアウト」セクションにアクセスしてください。「引力」と「反発」パラメータの数値を調整し、可視化のスケールを最適化します。
8. 右側の「可視化」を選択して、視覚地図の外観を変更してください。「スケール」スライダーをドラッグして機関名を適切なサイズに調整し、「ラベル」コントロールでノードの寸法を設定し、「ライン」パラメータを操作して適切な接続線の太さを実現し、「曲線線」をクリックして接続線の直線または曲線線を選択します。
9. 「ファイル」をクリックし、「スクリーンショット」、最後に「保存」をクリックして可視化をエクスポートします。
10. Microsoft Excelを起動し、研究機関を論文数と引用数で並べ替え、トップ10の機関を選び、それぞれの国を特定し、このデータセットを視覚的に表示できるように準備します。
11. 論文発表数、それぞれの論文数、ホスト国別で上位10の研究機関を掲載した3つのデータ欄を選択してください。次に 、>チャート>列チャートを挿入 して、出版量別にランク付けされたトップ10の研究機関の可視化を作成します。
12. 実際の値を表示するためにデータラベルを選択し、チャートをTIFF形式にエクスポートします。
13. 引用数、対応する引用番号、ホスト国で上位10の研究機関を掲載した3つのデータ欄を選択します。次に 、「Insert > Charts」>「列」 チャートを操作し、引用数順にランク付けしたトップ10の研究機関の可視化を作成できます。

5. 学術誌出版成果と引用分析

注意:VOSviewerソフトウェアを使用してジャーナルの出版物出力および引用の分析を行います。

1. ソフトウェアを起動し、クリックして「作成→ 書誌データに基づく地図を作成 → 書誌データベースファイルからデータを読み取る。
2. プレーンテキストデータセットをインポートし、「次へ」をクリックしてデータを読みます。
3. 「分析の種類」セクションで「引用」を選択してください。次に「分析単位」の「ソース」を選択し、「次へ」をクリックします。「出典の最小文書数」欄の値を5に設定し、「出典の最小引用数」を0に設定し、「次へ」をクリックしてデータ分析を進めます。
4. 「ソース」欄のデータを右クリックし、「名前を付けて保存」を選択すると、ジャーナルの出版物数と引用数の両方をエクスポートして後続のデータ分析に使えます。
5. 「終了」をクリックするとジャーナルコラボレーションネットワークマップを生成し、左側のツールバーの「Items」タブを選択してクラスタカウントを表示します。
6. 左側のツールバーの「分析」をクリックし、「最小クラスタサイズ」パラメータを設定して、適切な範囲内にクラスター数を維持します。
7. 左側のツールバーで「分析」から「レイアウト」へ移動してください。「引力」と「反発」パラメータの値を調整し、最適なスケールの可視化を実現します。
8. 右側の「可視化」を選択して、視覚地図の外観を変更してください。「スケール」スライダーをドラッグしてジャーナル名を適切なサイズに調整し、「ラベル」コントロールでノードの寸法を設定し、「ライン」パラメータを操作して適切な接続線の太さを実現し、「曲線」をクリックして接続用の直線または曲線線を選択します。
9. 「ファイル」をクリックし、「スクリーンショット」、最後に「保存」をクリックして可視化をエクスポートします。
10. Microsoft Excelを起動し、論文の出力と引用数に基づいてジャーナルごとの平均引用数を計算してください。
11. 3つのカラム(ジャーナルタイトル、出版出力、平均引用数)を選択し、「 Insert > Charts > Column Chart 」から、ジャーナルの出版出力と平均引用率を比較するビジュアライゼーションを作成できます。
12. 実際の値を表示するためにデータラベルを選択し、チャートをTIFF形式にエクスポートします。

6. 高生産性著者のコラボレーションネットワーク分析

注:VOSviewerソフトウェアを用いて、高生産性かつ高引用数の著者のコラボレーションネットワーク分析を行います。

1. ソフトウェアを起動し、クリックして「作成→ 書誌データに基づく地図を作成 → 書誌データベースファイルからデータを読み取る。
2. 「分析の種類」欄で「共著者」を選択してください。次に「分析単位」から「著者」を選択し、「次へ」をクリックします。「選択する組織数」の値を95に設定し、「次へ」をクリックしてデータ分析を開始します。
3. 「ソース」欄のデータを右クリックし、高生産性著者の論文数や引用数などの指標をエクスポートして後続のデータを作成します。
4. 「終了」をクリックして機関間のコラボレーションネットワークを生成した後、左側のツールバーの「Items」タブを選択してクラスタカウントを表示します。
5. 「完了」をクリックして著者コラボレーションネットワークを生成した後、左側のツールバーの「アイテム」タブを選択してクラスタ数を確認できます。
6. 左側のツールバーで「分析」から「レイアウト」へ移動してください。「引力」と「反発」パラメータの値を調整し、最適なスケールの可視化を実現します。
7. 右側の「可視化」を選択して、視覚地図の外観を変更してください。「スケール」スライダーをドラッグしてジャーナル名を適切なサイズに調整し、「ラベル」コントロールでノードの寸法を設定し、「ライン」パラメータを操作して適切な接続線の太さを実現し、「曲線」をクリックして接続用の直線または曲線線を選択します。
8. ファイル >スクリーンショット>保存 からビジュアライゼーションをエクスポートしてください。
9. Microsoft Excelを起動し、高生産性の著者を論文発表数で並べ替え、トップ10の著者を選び、この選択を視覚的な表示用に準備します。
10. 生産性の高い著者トップ10とその論文数を選びましょう。次に 、「> チャート>列チャートを挿入 して、横軸に著者名、縦軸に出版件数を表示した可視化を作成します。データラベルの表示を有効にしてください。最後に、チャートを右クリックしてTIFF形式で保存します。

7. キーワード共現とテーマ進化分析

注:CiteSpaceは、研究ホットスポット、クラスタ分析、時間的変化パターンの検出に優れた能力を持つことからキーワード分析に選ばれました。

1. ソフトウェアを起動すると、重複記録を特定し、CiteSpaceの重複除去機能を使って削除されました。 データ>インポート/エクスポートに移動し、入力ディレクトリを「input」フォルダに設定し、Output Directoryを「output」フォルダに設定します。
2. 重複除去と整理に行き、「記事」と「レビュー」の両方の文書タイプを選択し、「開始」をクリックします。次にプレーンテキストデータセットを取り込み、「スタート」を再度クリックして進めます。
3. 「閉じる」をクリックして設定ページを終了し、メインインターフェースに戻ってください。
4. メインインターフェースで「新」をクリックし、Project Homeを 「project」フォルダに設定し、Data Directoryを「data」フォルダに設定し、「WoS」をデータソース、「English」を優先言語に選び、最後に設定を保存します。
5. 右側のタイムスライスパネルで、2015年1月から2024年12月までの期間範囲を設定してください。ノードタイプとして「キーワード」を選択してください。ネットワークスケーリングには g-インデックス(k=25) を選択します。プルーニング設定で「Pathfinder」「スライスされたネットワークの剪定」「統合されたネットワークの剪定」オプションを有効にして、ネットワークの可視化を簡素化し明確にしてください。
6. 「スタート」をクリックするとデータ処理を開始します。操作完了後、「ワンクリッククラスタリング・ラベル最適化」機能を選択してキーワードクラスタリング図を生成します。
7. 右のコントロールパネルでノードラベルやクラスタラベルを調整し、可視化のノードサイズなどの要素を修正してください。
8. ツールバー>ラベル>ラベルカラー>記事ラベルの色をカスタマイズしてください。その後、ツールバーのノードオプションを選択して、色や形状などのノード属性を変更します。
9. 調整が完了したら、「 ファイル>「名前を付けて保存 」に移動し、画像をPNG形式でエクスポートします。
10. コントロールパネルのレイアウト>タイムラインに移動して、キーワードタイムラインビューを生成してください。
11. コントロールパネルでノードラベルとクラスタラベルを調整し、ノードサイズとクラスタラベルのサイズを変更できます。
12. ファイルに移動して画像をPNG形式に保存します。
13. コントロールパネルの バーストネス に進み、順に リフレッシュ と 表示をクリックし、データ欄に「20」を入力して選択を確認し、トップ20キーワードのリサーチホットスポット分析図を生成します。
14. コンピュータスクリーンショットツールを使って、トップ20キーワードの研究ホットスポット分析図をキャプチャして保存できます。

結果

過去10年間で、アトピー性皮膚炎およびアレルギー性鼻炎に関する論文が1,571本発表されています。年間の出版量は全体的に増加傾向を示し、引用頻度は着実に増加を示しました(図1)。国別では、アメリカが最も多くの記事を発表しました(244本)。研究クラスターや各国間の協働ネットワークのさらなる可視化により、米国、中国、ドイツという3つの主要な国家研究クラスターが明らかになりました。全体の研究ネットワーク構造は多中心モデルを示しました(図2)。機関に関しては、中国医科大学が最も多作な研究機関(42本の論文)でした(図3)。出版件数別トップ10の教育機関は 表1に記載されています。さらにクラスタ分析により、チューリッヒ大学、中国医科大学、ソウル国立大学、コロラド大学の4つの主要な研究クラスターが特定されました。ジャーナルに関しては、出版量別トップ10のジャーナルが <...

ディスカッション

本研究で実施された文献計量分析は、ADとARの併存症に関する研究状況を包括的にマッピングします。このアプローチは、世界的な研究動向を浮き彫りにするだけでなく、主要な貢献者、新たなテーマ、そしてこの重要な分野における将来の研究方向性を特定します。

過去10年間で、ADとARの併存症に関する論文は変動する上昇傾向を示しており、この分野への世界的な関心の高まりを反映しています。しかし、2021年にピーク(182本)を記録した後、その後減少し、2024年に再びピークに戻りました。他の文献計量学研究をレビューすると、2021年に観察された関連研究の減少は一般的な現象であったことがわかります(13,14,15)。この減少はCOVID-19パンデミックに関連している可能性があります。国内レベルでは、アメリカが主要な寄稿国であり、最も多くの記事を...

材料

この記事で使用された材料の一覧

名前	会社	カタログ番号	コメント
CiteSpace	Chaomei Chen, Drexel University	CiteSpace 6.2.R4 (64-bit) beta Basic	キーワードの共起分析、クラスター分析、タイムラインの可視化、およびバースト検出に使用され、研究のホットスポットとテーマの進化を特定します。
Scimago Graphica	スペイン国立研究評議会 (CSIC)	Scimago Graphica Setup 1.0.49	VOSviewer出力データに基づく国家協力ネットワークの可視化と世界地図の生成に使用されます。
VOSviewer	オランダ、ライデン大学の科学技術研究センター	VOSviewerバージョン1.6.19	国、機関、著者の協力ネットワークの構築と可視化、およびジャーナル引用分析に使用されます。