아토피성 피부염과 알레르기성 비염 동반 질환의 지식 지형 매핑: 서지계량학 연구

요약

아토피성 피부염과 알레르기성 비염은 흔한 동반 질환이지만, 이들의 동반 현상에 대한 연구는 아직 완전히 밝혀지지 않았습니다. 본 연구는 서지계량학 접근법을 사용하여 지식 구조를 지도화하고, 연구 핫스팟을 식별하며, 이 분야의 변화하는 추세를 추적하는 것을 목표로 합니다.

초록

아토피 피부염(AD)과 알레르기성 비염(AR)은 흔한 알레르기 질환으로, 공통된 병태생리학적 기전을 공유하며 자주 함께 발생합니다. 이 연구는 지난 10년간 Web of Science(WOS) 데이터베이스에서 AD와 AR에 관한 동반 질환 관련 논문을 수집하였습니다. Microsoft Excel, VOSviewer, CiteSpace, Scimago Graphica 등 소프트웨어 도구를 사용하여 국가, 연구 기관, 학술지, 저자, 키워드를 조사하는 서지 측정 분석이 수행되었습니다. 결과는 지난 10년간 총 1571편의 관련 논문이 출판되었으며, 이는 변동하는 증가 추세를 보여줍니다. 미국이 가장 많은 논문을 기여했으며(244편), 군집 분석 결과 미국, 중국, 독일로 대표되는 3개의 주요 연구 허브가 확인되었습니다. 연구 기관 측면에서 중국의과대학이 가장 생산적이었으며(42편의 논문을 발표), 군집 분석 결과, 취리히 대학교, 중화의과대학, 서울국립대학, 콜로라도 대학교 등 4개의 주요 기관 연구 센터가 확인되었습니다. 학술지 중에서는 Allergy 가 가장 많은 논문을 발표했으며(56편), Journal of Allergy and Clinical Immunology가 평균 78.77회 인용으로 학술적 영향력이 가장 강했습니다. 저자 중 Akdis, Cezmi A.는 가장 많은 논문을 발표했으며(15편), Irvine, Alan D.는 총 인용 횟수 2,711회로 가장 큰 영향을 미쳤습니다. 키워드 분석 결과 주로 면역 조절과 관련된 11개의 클러스터가 확인되었습니다. 이 프로토콜은 연구자들에게 잠재적 연구 공백을 식별하고 이러한 상호 연관된 알레르기 질환에 대한 향후 연구를 안내하는 효과적인 전략을 제공합니다.

서론

아토피 피부염(AD)과 알레르기성 비염(AR)은 두 가지 흔한 만성 염증성 알레르기 질환으로, 함께 아토피 3월^{1, 2, 3}의 핵심 구성 요소를 형성합니다. 아토피 피부염은 유전적 알레르기 소인과 관련된 만성 염증성 피부 질환으로, 피부 장벽 기능 저하, 면역 조절 장애, 심한 가려^{움이 특징입니다.} 알레르기성 비염은 환경 알레르기 유발 물질에 반응하여 IgE 매개 만성 비강 점막 염증으로, 일반적으로 코막힘, 비경, 코 가려움, 재채기를 동반합니다⁶. 최근 몇 년간 광범위한 역학 및 임상 연구를 통해 아토피성 피부염과 알레르기성 비염 사이에 유의미한 동반 질환이 확인되었습니다 ^7,8. 환자들은 종종 이 두 질환을 동시에 또는 연속적으로 발병시키며, 이는 질병 부담을 증가시킬 뿐만 아니라 삶의 질이 크게 저하되고 의료비가 증가하는 결과를 낳습니다. 동시에 두 질병 간의 연관성은 발병 기전 연구에 중요한 단서를 제공합니다. 학계에서는 이 두 질병이 복잡한 유전적 배경, 면역학적 기전, 환경 요인을 공유한다는 점이 널리 받아들여지고 있습니다^. 그러나 아토피 피부염 또는 알레르기성 비염에 대한 기초 및 임상 연구에서 상당한 진전이 있었음에도 불구하고, 이들의 동반 질환에 대한 체계적이고 거시적인 연구는 상대적으로 제한적입니다.

서지계량학은 수학적·통계적 방법을 사용하여 학술 문헌을 정량적으로 분석하는 과학 분야로서, 독특한 장점을 보여줍니다.¹⁰. 출판 수, 저자, 기관, 국가/지역 협력, 키워드 동시 발생, 문서 공동 인용 등 데이터를 분석함으로써 전통적 리뷰에 내재된 주관적 한계를 뛰어넘^는다. 이를 통해^{특정 분야 내에서} 연구 성과, 지식 구조, 진화 역학, 미래 방향을 객관적이고 체계적으로 밝힐 수 있습니다. 아토피 피부염(AD)과 알레르기성 비염(AR) 동반 질환 연구 영역에 서지계량학을 적용하면 연구자들이 이 분야의 전반적인 상황을 빠르게 파악할 수 있습니다. 본 연구는 지난 10년간 AD와 AR 관련 문헌을 체계적으로 검토하기 위해 서지계량학 방법을 통합합니다. 본 연구는 여러 소프트웨어 도구를 통합하여 문헌 데이터를 체계적으로 처리하고 분석하는 재현 가능한 서지 측정 프로토콜을 제공합니다. 이러한 데이터 기반 접근법을 통해 지난 10년간의 연구 핫스팟, 협업 네트워크, 주제별 진화를 포함한 AD와 AR 공존질환 분야의 지식 구조를 포괄적으로 제시합니다. 이 방법론적 틀은 전통적인 내러티브 리뷰를 넘어 문헌을 객관적이고 정량적으로 종합하여 연구자들에게 이 분야의 현황과 미래 방향을 이해하는 데 귀중한 도구를 제공합니다.

프로토콜

1. 문헌 검색 및 수집

1. 의료 주제 표제어(MeSH) 데이터베이스에 접속하세요 (https://meshb.nlm.nih.gov/).
2. "Atopic Dermatitis"와 "Allergic Rhinitis"라는 용어를 따로 입력하면 각각의 통제 어휘와 부제를 확인할 수 있습니다.
3. 식별된 MeSH 용어와 소제목을 바탕으로 포괄적인 검색 전략을 수립하세요.
4. Web of Science(WoS) 데이터베이스로 이동하기(https://www.webofscience.com/wos/). "고급 검색" 옵션을 선택하세요.
5. 다음 검색 전략을 쿼리 박스에 입력하세요: TS=("아토피성 피부염" 또는 "아토피성 습진" 또는 "영아 습진" 또는 "아토피성 신경피부염" 또는 "퍼진 신경피부염") AND TS=("알레르기성 비염"). 출판일은 2015년 1월 1일부터 2024년 12월 31일까지 제한하세요.
6. 회의 초록, 학회 논문, 편집 자료, 책 챕터, 철회 출판물과 같은 비연구 문서 유형은 제외하고; 영어 문학만을 보존한다.
7. 저자 이름이나 기관 소속이 일치하지 않는 출판물의 경우, 네트워크 분석의 일관성을 위해 제1저자의 소속을 기준으로 삼으세요.
8. 얻은 데이터셋을 평문 형식으로 내보내 컴퓨터에 저장하여 후속 분석을 위해 저장하세요.
9. 연간 출판된 논문 수를 기록하고 '인용 보고서' 를 클릭하여 인용 수를 내보내세요.
10. "국가/지역" 섹션에서 "모두 보기"를 클릭한 후 국가 출판물 출력물을 엑셀로 내보내세요.
11. "출판 연도" 열에서 "모두 보기"를 클릭한 후 순차적으로 "2015년"과 "정제"를 선택하세요. 다음으로, "국가/지역" 열에서 "모두 보기"를 클릭하세요.
12. 2015년 상위 10개국의 구체적인 출판물 수를 기록하세요.
13. Step 10에 이어, 2015년부터 2024년까지 상위 10개국의 연간 출판물 수를 기록하세요.

2. 연간 출판 산출량과 인용 빈도의 추세 분석

1. Microsoft Excel을 열고 연도, 해당 논문 수, 인용 횟수를 순차적으로 입력하세요.
2. 입력 데이터를 선택한 후 ' > 차트 > 조합 차트 삽입'으로 이동하세요. 연간 출판 논문 수를 칼럼 차트로 설정하고, 인용 수를 선 차트로 설정하세요.
3. 차트를 선택하고 X축 제목을 "연도", Y축 제목을 "출판물"으로 표시하세요.
4. 데이터 라벨을 선택하고 특정 값을 표시하도록 설정하세요.
5. 피규어를 선택하고 TIFF 형식으로 저장하세요.

3. 국가 출판물 및 국경 간 연구 네트워크

참고: VOSviewer는 서지 측정 네트워크 시각화에 강점이 있어 국가 협업 네트워크 구축에 사용되었습니다. 이후 Scimago Graphica는 네트워크 데이터의 지리적 표현을 위해 세계 지도를 생성하는 데 사용되었습니다.

1. 소프트웨어를 실행한 후 클릭하여 클릭하세요: → 서지 데이터를 기반으로 지도 생성 → 서지 데이터베이스 파일에서 데이터를 읽으 세요.
2. 일반 텍스트 데이터셋을 가져오고, '다음'을 클릭하면 데이터를 읽을 수 있습니다.
3. "분석 유형" 필드에서 "공동 저자"를 선택하세요; "분석 단위"에서 "국가"를 선택하고 "다음"을 클릭하세요. "선택할 조직 수"에서 값을 22로 설정하고, "다음"을 클릭하여 데이터 분석을 시작하세요.
4. "출처" 열의 데이터를 우클릭하여 국가 출판 결과와 인용 수를 포함한 지표를 내보내 후속 데이터 분석을 활용하세요.
5. "완료"를 클릭하여 국가 협력 네트워크를 생성한 후, 왼쪽 툴바의 "항목" 탭을 선택하여 클러스터 수를 확인하세요.
6. 왼쪽 툴바의 "분석"으로 이동하여 "최소 클러스터 크기"를 선택한 후 이 매개변수를 조정하여 클러스터 수를 적절한 범위 내에 유지하세요.
7. 왼쪽 툴바 내 "분석" 섹션과 "레이아웃" 섹션에 접근하세요. 시각화의 규모를 최적화하기 위해 '인력'과 '반발' 매개변수의 수치값을 조정하세요.
8. 오른쪽에서 "시각화"를 선택하여 시각적 지도의 외관을 수정하세요. "Scale" 슬라이더를 드래그해서 국가/지역 라벨을 적절한 크기로 조정하고, "Labels" 컨트롤로 노드 치수를 설정하며, "Lines" 매개변수를 조작해 적절한 연결 선 두께를 맞추고, "Curved lines"를 클릭하면 연결에 사용할 직선 또는 곡선 선을 선택하세요.
9. 파일 > 스크린샷 > 저장 으로 이동해 시각화를 내보내세요; 그 후 파일 > 저장 > GML 을 선택하여 GML 형식 파일을 보존하여 이후 사용에 대비합니다.
10. 소프트웨어를 실행하고 GML 형식 파일을 가져오세요.
11. "레이블" 열을 "Country"로 설정하고, "cluster" 열의 데이터 타입을 "String"으로 변경한 뒤, 왼쪽 상단의 시각화 아이콘을 클릭하세요.
12. 왼쪽 패널에서 "weight"를 드래그하여 "Size" 박스로 이동하고, "cluster"를 "Color" 박스로 이동시키고, "lable"을 각각 "Label", "Tooltip", "Unit" 박스에 배치하세요.
13. 오른쪽 툴바의 "마크" 섹션에서 "지도"를 선택해 월드 맵을 생성하세요; "엣지" 옵션을 사용해 연결 라인 곡률을 조정하고 "엣지 색상"을 수정해 노드 색상을 설정하세요.
14. 왼쪽 툴바에서 "Color"를 선택해 클러스터 색상을 조정하세요; 그 다음 "전설 위치"를 설정하여 전설의 위치를 수정합니다.
15. 상단 툴바에서 "내보내기"를 클릭하면 이미지를 PNG 형식으로 저장할 수 있습니다.

4. 기관 출판물 및 협력 네트워크 분석

참고: VOSviewer는 대규모 서지 측정 데이터를 효과적으로 처리하고 기관 클러스터를 명확히 시각화할 수 있기 때문에 기관 협력 분석에 선택되었습니다.

1. 소프트웨어를 실행한 후 탐색하여 클릭하여 다음을 클릭하세요: → 서지 데이터를 기반으로 지도 생성 → 서지 데이터베이스 파일에서 데이터를 읽습니다.
2. 일반 텍스트 데이터셋을 가져오고, '다음'을 클릭하면 데이터를 읽을 수 있습니다.
3. "분석 유형" 필드에서 "공동 저자"를 선택하세요; "분석 단위" 아래에서 "조직"을 선택하고 "다음"을 클릭하세요. "선택할 조직 수"에서 값을 50으로 설정하고, "다음"을 클릭하여 진행하여 데이터 분석을 시작하세요.
4. "출처" 열의 데이터를 우클릭하여 기관 출판 결과와 인용 수를 포함한 지표를 내보내 후속 데이터 분석을 수행하세요.
5. "완료"를 클릭하여 기관 간 협업 네트워크를 생성하고, 왼쪽 툴바의 "항목" 탭을 선택하여 클러스터 수를 확인하세요.
6. 왼쪽 툴바의 "분석"으로 이동하여 "최소 클러스터 크기"를 선택한 후 이 매개변수를 조정하여 클러스터 수를 적절한 범위 내에 유지하세요.
7. 왼쪽 툴바 내 "분석" 섹션과 "레이아웃" 섹션에 접근하세요. 시각화의 규모를 최적화하기 위해 '인력'과 '반발' 매개변수의 수치값을 조정하세요.
8. 오른쪽에서 "시각화"를 선택하여 시각적 지도의 외관을 수정하세요. "Scale" 슬라이더를 드래그하여 기관 이름을 적절한 크기로 조정하고, "Labels" 컨트롤로 노드 치수를 설정하며, "Lines" 매개변수를 조작해 적절한 연결 라인 두께를 달성하고, "Curved lines"를 클릭하면 연결에 사용할 직선 또는 곡선 선을 선택하세요.
9. "파일"을 클릭한 다음 "스크린샷", 마지막으로 "저장"을 클릭해 시각화를 내보내세요.
10. Microsoft Excel을 실행하고, 연구 기관을 출판 결과물과 인용 횟수로 정렬하고, 상위 10개 기관을 선택하고, 해당 국가를 식별한 뒤, 이 데이터셋을 시각적 표현을 위해 준비하세요.
11. 출판 결과물, 각 연구 기관 수, 주최 국가별로 상위 10개 연구 기관을 포함한 세 개의 데이터 열을 선택하세요. 그 다음 Insert > 차트 > 열형 차트 를 통해 논문 수순으로 순위를 매긴 상위 10개 연구 기관을 시각화하세요.
12. 실제 값을 표시할 데이터 라벨을 선택한 후 차트를 TIFF 형식으로 내보내세요.
13. 인용 횟수, 해당 인용 번호, 주최 국가별로 상위 10개 연구 기관을 포함한 세 개의 데이터 열을 선택하세요. 그 다음 > 차트 삽입 > 열형 차트 를 통해 인용 횟수 순으로 순위가 매겨진 상위 10개 연구 기관을 시각화하세요.

5. 학술지 출판 결과 및 인용 분석

참고: VOSviewer 소프트웨어를 사용하여 학술지 출판 결과물과 인용 분석을 수행하십시오.

1. 소프트웨어를 실행한 후 탐색하여 클릭하여 다음을 클릭하세요: → 서지 데이터를 기반으로 지도 생성 → 서지 데이터베이스 파일에서 데이터를 읽습니다.
2. 일반 텍스트 데이터셋을 가져오고, '다음'을 클릭하면 데이터를 읽을 수 있습니다.
3. "분석 유형" 섹션에서 "Citation"을 선택하세요; "분석 단위"에서 "출처"를 선택하고 "다음"을 클릭하세요. "출처의 최소 문서 수" 필드에서 값을 5로 설정하고, "출처 최소 인용 횟수"를 0으로 설정한 후 "다음"을 클릭한 후 데이터 분석을 진행하세요.
4. "Source" 열에서 데이터를 우클릭하고 "다른 이름으로 저장" 옵션을 선택하면 저널 출판 결과와 인용 수를 모두 내보내 후속 데이터 분석에 사용할 수 있습니다.
5. "완료"를 클릭하여 저널 협업 네트워크 지도를 생성하고, 왼쪽 툴바의 "항목" 탭을 선택해 클러스터 수를 확인하세요.
6. 왼쪽 툴바에서 "분석"을 클릭하고 "최소 클러스터 크기" 매개변수를 설정하여 클러스터 수를 적절한 범위 내에 유지하세요.
7. 왼쪽 툴바에서 "분석"으로 이동한 후 "레이아웃"을 선택하세요. "인력"과 "반발" 매개변수의 값을 조정하여 최적의 축척 시각화를 달성하세요.
8. 오른쪽에서 "시각화"를 선택하여 시각적 지도의 외관을 수정하세요. "Scale" 슬라이더를 드래그하여 저널 이름을 적절한 크기로 조정하고, "Labels" 컨트롤로 노드 치수를 설정하며, "Lines" 매개변수를 조작해 적절한 연결 라인 두께를 달성하고, "Curved lines"를 클릭해 연결에 사용할 직선 또는 곡선 선을 선택하세요.
9. "파일"을 클릭한 다음 "스크린샷", 마지막으로 "저장"을 클릭해 시각화를 내보내세요.
10. Microsoft Excel을 실행하여 출판 결과와 인용 횟수를 바탕으로 저널별 평균 인용 수를 계산하세요.
11. 세 개의 데이터 열(저널 제목, 출판 결과, 평균 인용)을 선택한 후, ' > 차트 삽입 > 열형 차트 '로 이동하여 저널 출판 결과와 평균 인용율을 비교하는 시각화를 만드세요.
12. 실제 값을 표시할 데이터 라벨을 선택한 후 차트를 TIFF 형식으로 내보내세요.

6. 고생산성 저자들의 협업 네트워크 분석

참고: VOSviewer 소프트웨어를 사용하여 생산성이 높고 인용률이 높은 저자에 대한 협업 네트워크 분석을 수행하세요.

1. 소프트웨어를 실행한 후 탐색하여 클릭하여 다음을 클릭하세요: → 서지 데이터를 기반으로 지도 생성 → 서지 데이터베이스 파일에서 데이터를 읽습니다.
2. "분석 유형" 필드에서 "공동 저자"를 선택하세요; "분석 단위"에서 "저자"를 선택하고 "다음"을 클릭하세요. "선택할 조직 수"의 값을 95로 설정하고, "다음"을 클릭하여 데이터 분석을 시작하세요.
3. "출처" 열에서 데이터를 우클릭하여 출판 수와 생산성이 높은 저자의 인용 수를 포함한 지표를 내보내면 이후 데이터를 확인할 수 있습니다.
4. "완료"를 클릭하여 기관 협업 네트워크를 생성한 후, 왼쪽 툴바의 "항목" 탭을 선택하여 클러스터 수를 확인하세요.
5. "완료"를 클릭하여 저자 협업 네트워크를 생성한 후, 왼쪽 툴바의 "항목" 탭을 선택하여 클러스터 수를 확인하세요.
6. 왼쪽 툴바에서 "분석"으로 이동한 후 "레이아웃"을 선택하세요. "인력"과 "반발" 매개변수의 값을 조정하여 최적의 축척 시각화를 달성하세요.
7. 오른쪽에서 "시각화"를 선택하여 시각적 지도의 외관을 수정하세요. "Scale" 슬라이더를 드래그하여 저널 이름을 적절한 크기로 조정하고, "Labels" 컨트롤로 노드 치수를 설정하며, "Lines" 매개변수를 조작해 적절한 연결 라인 두께를 달성하고, "Curved lines"를 클릭해 연결에 사용할 직선 또는 곡선 선을 선택하세요.
8. 시각화를 내보내려면 파일 > 스크린샷 > 저장 으로 이동하세요.
9. Microsoft Excel을 실행하고, 생산성이 높은 저자를 출판물별로 정렬하고, 상위 10명의 저자를 선정한 뒤, 이 선정을 시각적 프레젠테이션용으로 준비하세요.
10. 생산성이 높은 상위 10명의 저자와 그에 해당하는 출판물 수를 선정하세요. 그 다음 ' > 차트 삽입 > 열형 차트 를 통해 가로축에 저자 이름을, 세로축에 출판 수를 표시한 시각화를 만드세요. 데이터 라벨 표시를 활성화하세요. 마지막으로 차트를 우클릭하여 TIFF 형식으로 저장하세요.

7. 키워드 동시 발생과 주제 진화 분석

참고: CiteSpace는 연구 핫스팟, 군집 분석, 시간적 변화 패턴을 탐지하는 고급 기능 덕분에 키워드 분석에 선정되었습니다.

1. 소프트웨어를 실행하면 중복 기록이 식별되어 CiteSpace의 중복 제거 기능을 사용해 제거되었습니다. 데이터 > 가져오기/내보내기로 이동하고, 입력 디렉터리를 "input" 폴더로 설정한 뒤, 출력 디렉터리를 "output" 폴더로 설정하세요.
2. 중복 제거 및 조직으로 이동하여 "문서"와 "검토" 문서 유형을 모두 선택한 후 "시작"을 클릭하세요. 그 다음 일반 텍스트 데이터셋을 가져오고 다시 "시작"을 클릭하여 진행하세요.
3. "닫기"를 클릭하면 설정 페이지에서 나가고 메인 인터페이스로 돌아가세요.
4. 메인 인터페이스에서 "새로 "시작"을 클릭하고, 프로젝트 홈을 "project" 폴더로 설정하며, 데이터 디렉터리를 "data" 폴더에 설정하고, 데이터 소스는 "WoS", 선호 언어는 "English"를 선택한 후 마지막으로 설정을 저장하세요.
5. 오른쪽 타임슬라이스 패널에서 2015년 1월부터 2024년 12월까지의 시간 범위를 설정하세요. 노드 유형으로 "Keyword"를 선택하세요. 네트워크 확장을 위해 g-지수(k=25) 를 선택하세요. 가지치기 설정에서 "Pathfinder", "슬라이싱 네트워크 가지치기", "병합된 네트워크 가지치기" 옵션을 활성화하면 네트워크 시각화가 더 간단하고 명확해집니다.
6. "시작"을 클릭하여 데이터 처리를 시작하세요. 작업이 완료된 후에는 "원클릭 클러스터링 라벨 최적화" 기능을 선택하여 키워드 클러스터링 다이어그램을 생성합니다.
7. 오른쪽 제어판에서 노드 라벨과 클러스터 라벨을 조정하여 시각화에서 노드 크기 같은 요소를 수정하세요.
8. 툴바에서 라벨 색상을 커스터마이즈하려면 라벨 > 라벨 > 라벨 색상> 문서 라벨을 선택하세요; 그 후 툴바에서 노드 옵션을 선택하여 색상이나 도형 같은 노드 속성을 수정하세요.
9. 조정을 완료한 후에는 파일 > 다른 이름으로 저장 폴더로 이동하여 이미지를 PNG 형식으로 내보내세요.
10. 제어판에서 레이아웃 > 타임라인으로 이동하여 키워드 타임라인 뷰를 생성하세요.
11. 제어판에서 노드 라벨과 클러스터 라벨을 조정하여 노드 크기와 클러스터 라벨 크기를 수정하세요.
12. 파일로 이동해서 이미지를 PNG 형식으로 저장하세요.
13. 제어판에서 버스트니스 로 이동한 뒤, 차례로 새로고침 과 보기를 클릭하고, 데이터 필드에 "20"을 입력한 뒤 선택을 확인한 뒤, 상위 20개 키워드의 연구 핫스팟 분석 다이어그램을 생성하세요.
14. 컴퓨터 스크린샷 도구를 사용해 상위 20개 키워드의 연구 핫스팟 분석 다이어그램을 캡처하고 저장하세요.

결과

지난 10년간 아토피 피부염과 알레르기성 비염에 관한 논문이 1,571편 발표되었습니다. 연간 출판량은 전반적으로 증가 추세를 보였으며, 인용 빈도는 꾸준히 증가하는 모습을 보였습니다(그림 1). 국가별로 미국이 가장 많은 논문을 발표했으며(244편), 연구 클러스터와 국가 간 협력 네트워크를 추가로 시각화한 결과, 미국, 중국, 독일로 대표되는 세 개의 주요 국가 연구 클러스터가 드러났습니다. 전체 연구 네트워크 구조는 다센터 모델을 제시했습니다(그림 2). 기관 중 가장 많은 연구 기관은 중국의과대학(42편의 논문)을 발표했습니다(그림 3). 표 1에 출판 부수 기준 상위 10개 기관이 나열되어 있습니다. 추가 군집 분석 결과, 취리히 대학교, 중화의과대학, 서울대학교, 콜로라...

토론

본 연구에서 수행된 서지 측정 분석은 AD와 AR 간 공존 질환에 관한 연구 환경을 포괄적으로 파악합니다. 이 접근법은 전 세계 연구 동향을 강조할 뿐만 아니라, 주요 기여자, 신흥 주제, 그리고 이 중요한 분야의 연구 미래 방향을 식별합니다.

지난 10년간 AD와 AR의 동반 질환에 관한 논문들은 이 분야에 대한 전 세계적인 관심이 증가하는 변동 증가 추세를 보여주었습니다. 하지만 2021년에 정점에 달한 후 182편의 출판물을 기록한 후 감소하다가 2024년에 다시 정점을 찍었습니다. 다른 서지계량학 연구를 검토해 보면, 2021년에 관찰된 관련 연구의 감소가 흔한 현상임을 알 수 있습니다^{13, 14, 15}. 이러한 감소는 COVID-19 팬데믹과 관...

재료

이 논문에 사용된 재료 목록

이름	회사	카탈로그 번호	댓글
시트스페이스	첸 차오메이, 드렉셀 대학교	CiteSpace 6.2.R4 (64비트) 베타 베이직	키워드 공현 분석, 군집 분석, 타임라인 시각화, 버스트 탐지에 사용되어 연구 핫스팟과 주제별 진화를 식별합니다.
시마고 그래피카	스페인 국립연구위원회(CSIC)	Scimago Graphica 설정 1.0.49	국가별 협업 네트워크를 시각화하고 VOSviewer 출력 데이터를 기반으로 세계 지도를 생성하는 데 사용됩니다.
VOS뷰어	네덜란드 라이덴 대학교 과학기술연구센터	VOSviewer 버전 1.6.19	국가, 기관, 저자들의 협업 네트워크를 구축하고 시각화하는 데 사용되며, 학술지 인용 분석도 포함됩니다.