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Artigo de investigação

Mapeamento do Conhecimento da Medicina Tradicional Chinesa na Pesquisa do Câncer Gástrico: Um Estudo Bibliométrico de 2006 a 2025

116 visualizações

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DOI:

10.3791/71565

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31 de julho de 2026

Neste artigo

Resumo

Este estudo utiliza análise bibliométrica para mapear o cenário atual de pesquisa da medicina tradicional chinesa no tratamento do câncer gástrico e para revelar ainda mais a evolução dos pontos críticos de pesquisa.

Resumo

O estudo realizou uma análise bibliométrica de 704 artigos sobre medicina tradicional chinesa para câncer gástrico publicados entre 2006 e 2025, utilizando a Web of Science Core Collection WOSCC (banco de dados de literatura). A análise e visualização de redes foram realizadas usando CiteSpace (software de análise bibliométrica), VOSviewer (software de mapeamento bibliométrico) e Scimago Graphica (um aplicativo gratuito de visualização científica de dados). Do ponto de vista das tendências de publicação, redes colaborativas, temas de pesquisa e base de conhecimento, o estudo esclarece o cenário atual de pesquisa, as forças centrais e a evolução das fronteiras nesse campo. Nas últimas duas décadas, o número de publicações continuou a crescer, atingindo um pico histórico de 102 em 2025. Artigos publicados na última década representam mais de 75% do total, indicando que este campo está em fase ativa de pesquisa. A China ocupa o primeiro lugar em volume de publicações (671 artigos), total de citações (13.447) e centralidade em colaboração internacional. A Universidade de Medicina Chinesa de Nanjing e a Universidade de Medicina Chinesa de Pequim são as principais instituições de pesquisa. Principais publicações incluem o Journal of Ethnopharmacology e o Frontiers in Pharmacology. A análise de clusters de palavras-chave identificou nove principais temas de pesquisa: Helicobacter pylori, acupuntura, injeções herbais chinesas, farmacologia em rede, acoplamento molecular, metabolômica e outros. Os hotspots de pesquisa evoluíram da exploração mecanicista básica para estratégias de tratamento abrangentes e, posteriormente, para estudos sistemáticos apoiados por tecnologias emergentes. O acoplamento molecular e a transição epitelial-mesenquimatosa representam as fronteiras atuais da pesquisa.

Introdução

O câncer gástrico é um dos tumores malignos mais comuns do trato digestivo no mundo, com suas taxas de incidência e mortalidade consistentemente entre as principais malignidades, representando uma séria ameaça à saúdehumana 1. A doença frequentemente apresenta sintomas insidiosos no início do diagnóstico, e a maioria dos pacientes já está em estágio avançado no momento do diagnóstico inicial, perdendo a janela ideal para cirurgia curativa. Mesmo com cirurgia, radioterapia e quimioterapia, a eficácia das modalidades convencionais de tratamento permanece limitada, e essas abordagens frequentemente são acompanhadas por reações adversas graves que não apenas comprometem a qualidade de vida dos pacientes, mas também frequentemente levam à interrupção dotratamento 2,3,4. A medicina tradicional chinesa, como componente importante da terapia abrangente do câncer, demonstrou valor único na prevenção e tratamento do câncergástrico 5. Nos últimos anos, o modelo de tratamento que combina medicina tradicional chinesa com cirurgia, radioterapia e quimioterapia tornou-se cada vez mais difundido. Diversos estudos clínicos confirmaram que a medicina tradicional chinesa pode aliviar efetivamente as reações adversas induzidas pela quimioterapia, inibir a recorrência e metástase tumoral, além de melhorar a qualidade de vida dos pacientes, ao mesmo tempo em que apresenta características como múltiplas vias, efeitos multi-alvo e açãoleve 6,7,8,9,10 . Na China, a medicina tradicional chinesa permeia todo o curso de prevenção e tratamento do câncer gástrico, desde a intervenção precoce em lesões pré-cancerosas até os cuidados paliativos em estágios avançados, tornando-se uma abordagem terapêuticaindispensável. No entanto, com o rápido crescimento dos estudos relacionados, esse campo enfrenta desafios como temas de pesquisa fragmentados, qualidade heterogênea das evidências e questões centrais de pesquisa pouco claras, ressaltando a necessidade urgente de uma revisão sistemática do cenário atual de pesquisa.

Bibliometria é um campo interdisciplinar que trata o sistema de literatura como seu objeto de pesquisa e emprega métodos matemáticos e estatísticos para analisar quantitativamente as características distributivas e os padrões evolutivos dos portadores de conhecimento12. Comparada aos métodos tradicionais de revisão, como revisões sistemáticas e meta-análises, a bibliometria foca mais em revelar padrões e fronteiras nos níveis macro e meso. Ela pode compensar o viés subjetivo de seleção em revisões tradicionais e é particularmente adequada para a classificação sistemática de características multidimensionais em grande escala da literatura. Com base nisso, o método pode fornecer aos estudiosos dados para compreender a trajetória de desenvolvimento da disciplina, identificar forças centrais de pesquisa e planejar as direções futurasde pesquisa 13, 14 e 15. Nos últimos anos, esse método tem sido amplamente aplicado no mapeamento do conhecimento e na análise de fronteiras em diversos campos, oferecendo uma base científica para rastrear sistematicamente o desenvolvimento das disciplinas. Este estudo, baseado no banco de dados de literatura, utiliza ferramentas de análise bibliométrica, incluindo software de mapeamento bibliométrico e um aplicativo gratuito de visualização científica de dados, para analisar visualmente a literatura sobre medicina tradicional chinesa para o tratamento do câncer gástrico de 2006 a 2025. Ao examinar múltiplas dimensões, como tendências de publicação, distribuição por países, colaboração institucional, redes de autores, distribuição de periódicos, agrupamento de palavras-chave e referências co-citadas, este estudo elucida sistematicamente o status atual da pesquisa, forças centrais de pesquisa, temas quentes e evolução da fronteira nesse campo, visando fornecer uma referência para a prática clínica e pesquisa científica sobre a prevenção e tratamento do câncer gástrico com a medicina tradicional chinesa.

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Protocolo

Aquisição de Dados e Estratégia de Busca

Foi realizada uma busca por tópicos no banco de dados de literatura usando operadores lógicos booleanos. A estratégia de busca foi elaborada usando conceitos relacionados a Títulos de Assuntos Médicos (MeSH) e palavras-chave de texto livre adaptadas para o banco de dados WOSCC: "Neoplasias Estomacais" para câncer gástrico e "Medicina, Tradicional Chinesa" para medicina tradicional chinesa, juntamente com termos relevantes de entrada. A busca foi limitada ao campo "Tópico". Para captar de forma abrangente a ampla literatura sobre medicina tradicional chinesa na pesquisa do câncer gástrico, duas direções centrais de pesquisa foram priorizadas, a saber, acupuntura e fitoterapia chinesa, como os principais eixos de recuperação, já que essas duas modalidades representavam as abordagens terapêuticas mais amplamente aplicadas e geraram o maior corpo de pesquisas publicadas nessa área. A estratégia de busca foi construída da seguinte forma: TS=("medicina tradicional chinesa*" OU "TCM" OU "HERBAL CHINESA" OU "ACUPUNTURA" OU "MEDICINA HERBAL*") E TS=("neoplásia estomacal*" OU "câncer gástrico*" OU "tumor gástrico*" OU "carcinoma gástrico*"). Palavras-chave principais e estendidas nas áreas de câncer gástrico e medicina tradicional chinesa foram selecionadas hierarquicamente e combinadas dentro de cada grupo usando o operador "OR" e entre grupos usando o operador "AND" para garantir uma cobertura abrangente dos temas de pesquisa relevantes. Os curingas foram usados para evitar a omissão de termos relacionados. O período de busca foi limitado de 1º de janeiro de 2006 a 31 de dezembro de 2025 (Tabela 1). A busca foi realizada em 18 de março de 2026. As categorias de índice incluíam SCI-EXPANDED e SSCI.

Processo e Critérios de Triagem de Literatura

O processo de triagem da literatura foi o seguinte: (1) Filtragem de idiomas: apenas artigos em inglês foram incluídos. (2) Filtragem por tipo de documento: apenas artigos de periódicos (Artigo) e revisões (Revisão) foram incluídos; resumos de conferências, editoriais, cartas, notícias, etc., foram excluídos. Todos os registros recuperados do WOSCC foram exportados na íntegra, sem pré-seleção manual, garantindo um processo de triagem imparcial e reprodutível. Ao exportar registros do banco de dados de literatura, as configurações de exportação eram as seguintes: o conteúdo do registro era definido como "Registro Completo e Referências Citadas"; o formato do arquivo era definido como "Texto Simples"; a codificação foi definida como "UTF-8"; O arquivo foi nomeado "20260318_TCM_gastric". Se surgissem desentendimentos durante o processo de triagem, eles eram resolvidos por meio de discussão consensual entre os dois autores para garantir a precisão dos resultados da triagem.

Importação e Limpeza de Dados

Após exportar os dados, o primeiro passo era converter o formato e importá-lo. Os arquivos TXT exportados do WOSCC eram armazenados uniformemente na pasta "entrada". Posteriormente, usando a ferramenta de conversão de formatos de dados embutida pela ferramenta de análise bibliométrica, os registros originais da literatura foram convertidos em um formato reconhecível por ferramentas de análise bibliométrica; Os arquivos convertidos eram armazenados na pasta "Output", e as pastas correspondentes "Data" e "Project" eram geradas automaticamente, estabelecendo uma base estruturada de dados para análises subsequentes de coocorrência, análise de co-citação e análise de evolução de palavras-chave.

Na etapa de limpeza de dados, para evitar interferência de literatura duplicada nos resultados da análise, foi utilizada a função de deduplicação de dados das ferramentas de análise bibliométrica para triagem automatizada. Essa função identificava e removia registros duplicados usando identificadores únicos de literatura, garantindo que apenas um registro fosse mantido por publicação. Especificamente, na interface de pré-processamento de dados das ferramentas de análise bibliométrica, a opção "Remover Duplicatas" foi selecionada, e o sistema escaneou automaticamente o conjunto de dados, removeu entradas redundantes e gerou um registro de deduplicação para verificação. Após a limpeza, os registros únicos restantes da literatura foram incluídos em análises subsequentes, garantindo assim a precisão da construção da rede e das contagens estatísticas. Além disso, os arquivos TXT exportados do WOSCC eram importados diretamente para um software de mapeamento bibliométrico e processados usando a função de dados bibliográficos baseados em mapas para construir redes de colaboração e coocorrência.

Ferramentas Analíticas

Uma ferramenta de análise bibliométrica foi usada para construir redes de co-citação e analisar a evolução de palavras-chave; Software de mapeamento bibliométrico era usado para construir e visualizar redes colaborativas e de coocorrência; Uma aplicação gratuita de visualização científica de dados foi usada para visualizar redes de colaboração país/regionais; e WPS Excel 2023 (planilha WPS) e GraphPad Prism 10.1 (software de análise científica de dados e gráficos) foram usados para análise estatística básica e preparação de figuras.

Configurações de Parâmetros Bibliométricos (ferramentas de análise bibliométrica)

Na análise bibliométrica, a fatiação temporal foi definida de 2006 a 2025 em intervalos de 1 ano, e a seleção dos nós foi realizada usando o índice g (k = 5). A simplificação da rede foi realizada usando o algoritmo de poda Pathfinder, aplicado uma vez a cada rede de segmentação temporal e novamente após a fusão da rede. Nas visualizações, o tamanho do nó foi escalado proporcionalmente à frequência de ocorrência, e a espessura do link refletiu a força das relações decoocorrência 16. Palavras-chave extraídas dos registros exportados foram mesclaras e padronizadas, com base nas quais uma matriz de coocorrência foi gerada. Posteriormente, foram realizadas análises de clusters, visualização de linhas do tempo e detecção de rajadas para identificar evolução temática e frentes emergentes de pesquisa. O resultado da análise incluiu arquivos de rede de coocorrência, relatórios de cluster e listas de termos burst para visualização e interpretação adicionais.

Fluxo de Trabalho de Análise de Rede Colaborativa e Co-ocorrência (software de mapeamento bibliométrico)

Na análise do software de mapeamento bibliométrico, foram estabelecidos limiares com base na distribuição das contagens de publicações para cada entidade: um mínimo de 4 publicações para autores, 6 para instituições, 2 para países e 3 para periódicos. Sob esses limiares, foram construídas separadamente redes de coautoria para autores, instituições, países e periódicos, bem como uma rede de coocorrência de palavras-chave. O layout da rede foi otimizado usando o algoritmo baseado em Linlog/modularidade, e os tamanhos dos nós foram ponderados pela contagem de publicações ou total de citações, dependendo do objetivode análise 17. A análise gerou arquivos de estatísticas de nós/bordas, mapas de rede bidimensionais e visualizações de densidade para cada rede, que foram usados para interpretar padrões de colaboração e distribuições de hotspots.

Visualização de Redes de Colaboração Nacionais (uma aplicação gratuita de visualização científica de dados)

Uma aplicação gratuita de visualização científica de dados foi usada principalmente para analisar e visualizar redes de colaboração entre países. O fluxo de trabalho envolvia a importação de dados de colaboração de países no formato GML exportados de software de mapeamento bibliométrico para um aplicativo gratuito de visualização científica de dados, com os seguintes parâmetros: (1) rótulos de nós definidos para "País". (2) Agrupamento de nós baseado na cadeia de nomes do país. Na rede de colaboração entre países resultante, o diâmetro dos nós refletiu o número de publicações por país, e a espessura dos links refletiu a frequência de colaboração entrepaíses 18,19.

Análise Estatística Básica e Visualização (planilha WPS e um software científico de análise de dados e gráficos)

Planilha WPS e softwares de análise e gráficos de dados científicos foram usados para realizar análises estatísticas descritivas e converter dados analíticos em representações visuais, incluindo gráficos de pizza, barra e colunas.

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Resultados

Produção Anual de Publicações

Uma busca inicial resultou em 724 registros, que foram refinados para incluir apenas artigos e artigos de revisão em inglês, resultando em 704 publicações: 548 artigos e 156 artigos de revisão. De 2006 a 2025, o número anual de publicações em medicina tradicional chinesa para câncer gástrico apresentou uma tendência oscilante de alta, refletindo um aumento constante no interesse em pesquisa. A evolução temporal da...

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Discussão

Este estudo emprega métodos bibliométricos para delinear sistematicamente o cenário de pesquisa da medicina tradicional chinesa no tratamento do câncer gástrico nas últimas duas décadas. Essa análise não apenas delineia o cenário global de pesquisa, mas também identifica contribuintes-chave, temas emergentes e possíveis direções futuras de pesquisa nessa área.

Tendências de Desenvolvimento em Nível Macro e Distribuição de Poder em Pesquisa

...

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Divulgações

Os autores não declaram conflitos de interesse.

Agradecimentos

Esse trabalho foi apoiado pelo Fundo de Pesquisa de Elite da Fundação de Caridade Micro Amor de Pequim sob a Bolsa nº JYKY2024-0100319019.

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Materiais

Lista de materiais utilizados neste artigo
NomeEmpresaNúmero de catálogoComentários
CiteSpaceChaomei Chen, Drexel University6.4.R1 (https://citespace.podia.com/)Usado para construir redes de cocitação e analisar a evolução de palavras-chave.
VOSviewerCentre for Science and Technology Studies (CWTS), Leiden University1.6.19 (https://www.vosviewer.com/)Usado para construir e visualizar redes de colaboração e coocorrência.
Scimago GraphicaSCImago Lab1.0.25 (https://graphica.scimagojr.com/)Usado para visualizar redes de colaboração país/regional.
GraphPad PrismGraphPad Software10.1 (https://www.graphpad.com/)Usado para análise estatística básica e preparação de figuras.
WPS ExcelKingsoft Corporation2023 (https://www.wps.com/)Usado para análise estatística descritiva e gestão de dados.
Web of Science Core CollectionClarivate Analyticshttps://www.webofscience.com/Banco de dados de literatura usado para aquisição de dados e estratégia de busca.

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