В данном исследовании используется библиометрический анализ для картирования современного ландшафта традиционной китайской медицины в лечении рака желудка и для дальнейшего выявления эволюции горячих точек исследований.
Для просмотра этого контента требуется подписка на JoVE. Войдите или начните свой бесплатный пробный период.
Исследовательская статья
В данном исследовании используется библиометрический анализ для картирования современного ландшафта традиционной китайской медицины в лечении рака желудка и для дальнейшего выявления эволюции горячих точек исследований.
В исследовании был проведен библиометрический анализ 704 статей о традиционной китайской медицине при раке желудка, опубликованных в период с 2006 по 2025 год, с использованием базы данных литературы Web of Science Core Collection WOSCC. Анализ и визуализация сети проводились с помощью CiteSpace (программное обеспечение для библиометрического анализа), VOSviewer (программное обеспечение для библиометрического картирования) и Scimago Graphica (бесплатное приложение для визуализации научных данных). С точки зрения тенденций публикаций, совместных сетей, тем исследований и базы знаний, исследование проясняет современный исследовательский ландшафт, ключевые исследовательские силы и эволюцию рубежей в этой области. За последние два десятилетия количество публикаций продолжало расти, достигнув исторического пика в 102 в 2025 году. Статьи, опубликованные за последнее десятилетие, составляют более 75% от общего числа, что свидетельствует о том, что эта область находится на активной стадии исследований. Китай занимает первое место по объёму публикаций (671 статья), общему числу цитирований (13 447) и центральной роли международного сотрудничества. Нанкинский университет китайской медицины и Пекинский университет китайской медицины являются основными исследовательскими учреждениями. Основные издания включают Journal of Ethnopharmacology и Frontiers in Pharmacology. Анализ кластеров ключевых слов выделил девять основных тем исследований: Helicobacter pylori, акупунктура, китайские травяные инъекции, сетевая фармакология, молекулярное докирование, метаболомика и другие. Горячие точки исследований эволюционировали от базовых механистических исследований до комплексных стратегий лечения, а затем до систематических исследований, поддерживаемых новыми технологиями. Молекулярное стыкование и эпителиально-мезенхимальный переход представляют собой современные направления исследований.
Рак желудка — одна из самых распространённых злокачественных опухолей пищеварительного тракта в мире, его заболеваемость и смертность стабильно входят в число ведущих злокачественных опухолей, представляя серьёзную угрозу здоровьючеловека 1. Заболевание часто проявляется с коварными ранними симптомами, и большинство пациентов уже находятся на поздней стадии на момент первоначального диагноза, пропуская оптимальное окно для лечебной хирургии. Даже при хирургии, лучевой терапии и химиотерапии эффективность традиционных методов лечения остаётся ограниченной, и эти подходы часто сопровождаются тяжёлыми побочными реакциями, которые не только снижают качество жизни пациентов, но и часто приводят к прекращению лечения 2,3,4. Традиционная китайская медицина, как важный компонент комплексной онкологической терапии, проявила уникальную ценность в профилактике и лечении ракажелудка 5. В последние годы модель лечения, сочетающая традиционную китайскую медицину с хирургией, лучевой терапией и химиотерапией, становится всё более распространённой. Многочисленные клинические исследования подтвердили, что традиционная китайская медицина может эффективно облегчать побочные реакции, вызванные химиотерапией, подавлять рецидивы и метастазирование опухоли, а также улучшать качество жизни пациентов, при этом демонстрируя такие характеристики, как многопутные, многоцелевые эффекты и мягкоедействие 6,7,8,9,10 . В Китае традиционная китайская медицина пронизывает весь процесс профилактики и лечения рака желудка — от раннего вмешательства при предраковых поражениях до паллиативной помощи на поздних стадиях, став незаменимым терапевтическимподходом. Однако с быстрым ростом смежных исследований эта область сталкивается с такими проблемами, как фрагментированные темы, разнородное качество доказательств и неясные ключевые вопросы, что подчёркивает острую необходимость систематического обзора текущего исследовательского ландшафта.
Библиометрия — это междисциплинарная область, которая рассматривает литературную систему как объект исследования и использует математические и статистические методы для количественного анализа распределительных характеристик и эволюционных паттернов носителейзнаний 12. По сравнению с традиционными методами обзора, такими как систематические обзоры и мета-анализы, библиометрия больше сосредоточена на выявлении закономерностей и границ на макро- и мезо-уровнях. Он может компенсировать потенциальную субъективную отборочную смещённость в традиционных обзорах и особенно хорошо подходит для систематического сортирования крупномасштабных, многомерных характеристик литературы. На основе этого метод может предоставить учёным данные для понимания траектории развития дисциплины, выявления основных исследовательских сил и планирования будущих исследовательскихнаправлений 13, 14 и 15. В последние годы этот метод широко применяется в картографировании знаний и анализе границ в различных областях, предоставляя научную основу для систематического отслеживания развития дисциплин. Это исследование, основанное на базе данных литературы, использует инструменты библиометрического анализа, включая программное обеспечение для библиометрического картирования и бесплатное приложение для визуализации научных данных, для визуального анализа литературы по традиционной китайской медицине для лечения рака желудка с 2006 по 2025 год. Изучая множество аспектов, таких как тенденции публикаций, распределение по странам, институциональное сотрудничество, сети авторов, распространение журналов, кластеризация ключевых слов и совместные цитируемые ссылки, исследование систематически выясняет текущий уровень исследований, основные исследовательские силы, актуальные темы и эволюцию фронтиров в этой области, стремясь предоставить справочник для клинической практики и научных исследований по профилактике и лечению рака желудка с помощью традиционной китайской медицины.
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
Стратегия сбора данных и поиска
В базе данных литературы был проведён поиск по теме с использованием булевых логических операторов. Стратегия поиска была разработана с использованием концепций, связанных с медицинскими предметными заголовками (MeSH), и свободного текста, адаптированных для базы данных WOSCC: «Неоплазмы желудка» для рака желудка и «Медицина, традиционная китайская медицина» для традиционной китайской медицины, а также соответствующие термины для записи. Поиск ограничивался полем «Тема». Чтобы всесторонне охватить широкую литературу по традиционной китайской медицине в исследованиях рака желудка, были выделены два основных направления исследований — акупунктура и китайская травология — как основные направления добывания, поскольку эти два метода представляли собой наиболее широко применяемые терапевтические подходы и породили наибольшее количество опубликованных исследований в этой области. Стратегия поиска была построена следующим образом: TS=("традиционная китайская медицина*" ИЛИ "ТКМ" ИЛИ "КИТАЙСКАЯ ТРАВА" ИЛИ "ИГЛОУКАЛЫВАНИЕ" ИЛИ "ТРАВЯНОЕ ЛЕКАРСТВО*") И TS=("новообразование желудка*" ИЛИ "рак желудка*" ИЛИ "опухоль желудка*" ИЛИ "гастральная карцинома*"). Ключевые и расширенные ключевые слова в областях рака желудка и традиционной китайской медицины были выбраны иерархически и объединены внутри каждой группы с помощью оператора «OR», а также между группами с оператором «AND» для обеспечения всестороннего покрытия релевантных тем исследований. Джокеры использовались, чтобы избежать пропуска связанных терминов. Период поиска был ограничен с 1 января 2006 года до 31 декабря 2025 года (Таблица 1). Поиск был проведён 18 марта 2026 года. В категории индексов входили SCI-EXPANDED и SSCI.
Процесс отбора литературы и критерии
Процесс отбора литературы был следующим: (1) Языковая фильтрация: включались только статьи на английском языке. (2) Фильтрация типов документов: были включены только статьи в журналах (Article) и рецензии (Review); аннотации конференций, редакционные статьи, письма, новости и т. д. были исключены. Все записи, полученные с WOSCC, экспортировались полностью без предварительного отбора, что обеспечивало беспристрастный и воспроизводимый процесс отбора. При экспорте записей из базы данных литературы настройки экспорта были следующими: содержимое записи было установлено как «Полная запись и цитируемые ссылки»; формат файла был установлен на «Plain Text»; кодирование было установлено как «UTF-8»; Файл получил название «20260318_TCM_gastric». Если во время отбора возникали разногласия, они решались путем консенсусного обсуждения между двумя авторами для обеспечения точности результатов скрининга.
Импорт и очистка данных
После экспорта данных первым шагом было преобразовать формат и импортировать его. Файлы TXT, экспортированные из WOSCC, равномерно хранились в папке «input». Впоследствии, используя встроенный инструмент преобразования форматов данных библиометрического анализа, исходные записи литературы были преобразованы в формат, узнаваемый библиометрическими инструментами; Конвертированные файлы хранились в папке «Output», а соответствующие папки «Data» и «Project» автоматически генерировались, что заложило структурированную основу данных для последующего анализа совместного появления, анализа совместного цитирования и анализа эволюции ключевых слов.
На этапе очистки данных, чтобы избежать вмешательства дублирующей литературы в результаты анализа, была использована функция дедупликации данных в инструментах библиометрического анализа для автоматизированного скрининга. Эта функция выявляла и удаляла дублирующиеся записи с помощью уникальных идентификаторов литературы, обеспечивая сохранение только одной записи на одну публикацию. В частности, в интерфейсе предварительной обработки данных библиометрических инструментов была выбрана опция «Удалить дубликаты», и система автоматически сканировала набор данных, удаляла дублирующие записи и генерировала журнал дедупликации для проверки. После очистки оставшиеся уникальные литературные записи были включены в последующие анализы, что обеспечило точность построения сети и статистических подсчётов. Кроме того, файлы TXT, экспортированные из WOSCC, напрямую импортировались в программное обеспечение для библиометрического картирования и обрабатывались с помощью функции библиографических данных на основе карт для создания сетей сотрудничества и совместного взаимодействия.
Аналитические инструменты
Для построения совместных цитируемых сетей и анализа эволюции ключевых слов использовался библиометрический аналитический инструмент; программное обеспечение для библиометрического картирования использовалось для построения и визуализации совместных и кооперативных сетей; бесплатное научное приложение для визуализации данных использовалось для визуализации сетей сотрудничества стран и регионов; а также WPS Excel 2023 (WPS-таблица) и GraphPad Prism 10.1 (научное программное обеспечение для анализа данных и построения графиков) использовались для базового статистического анализа и подготовки рисунков.
Настройки библиометрических параметров (инструменты библиометрического анализа)
В библиометрическом анализе временное слайсирование было установлено с 2006 по 2025 год с интервалом в 1 год, а выбор узла выполнялся с использованием g-индекса (k = 5). Упрощение сети проводилось с использованием алгоритма обрезки Pathfinder, применялся один раз к каждой сети с таймслайсом и снова после слияния сети. В визуализациях размер узла масштабировался пропорционально частоте появления, а толщина связей отражала силу взаимосвязей совместногопоявления 16. Ключевые слова, извлеченные из экспортированных записей, объединялись и стандартизировались, на основе чего формировалась матрица совместного появления. Впоследствии были проведены анализ кластеров, визуализация хронологии и обнаружение вспышек для выявления тематической эволюции и новых исследовательских направлений. Результаты анализа включали сетевые файлы совместного появления, отчёты по кластерам и списки терминов для дальнейшей визуализации и интерпретации.
Рабочий процесс совместного и совместного анализа сетей (программное обеспечение для библиометрического картирования)
В анализе библиометрического картографического программного обеспечения пороги устанавливались на основе распределения публикаций для каждой организации: минимум 4 публикации для авторов, 6 для учреждений, 2 для стран и 3 для журналов. В рамках этих порогов были созданы отдельно сети соавторства для авторов, учреждений, стран и журналов, а также сеть совместного появления ключевых слов. Планировка сети была оптимизирована с помощью алгоритма Linlog/модульности, а размеры узлов взвешивали по количеству публикаций или общему числу цитирований, в зависимости от целианализа 17. Анализ генерировал статистические файлы узлов/краёв, двумерные карты сетей и плотные представления для каждой сети, которые использовались для интерпретации шаблонов сотрудничества и распределения горячих точек.
Visualization of Country Collaboration Networks (бесплатное приложение для визуализации научных данных)
Бесплатное научное приложение для визуализации данных использовалось преимущественно для анализа и визуализации сетей сотрудничества между странами. Рабочий процесс заключался в импорте данных о сотрудничестве стран в формате GML, экспортированных из программного обеспечения для библиометрического картографирования, в бесплатное приложение для визуализации научных данных со следующими параметрами: (1) метки узлов установлены в «Страна». (2) Кластеризация узлов на основе строки имени страны. В полученной сети сотрудничества между странами диаметр узла отражал количество публикаций на страну, а толщина связи — частоту сотрудничества междустранами 18,19.
Базовый статистический анализ и визуализация (электронная таблица WPS и научное программное обеспечение для анализа данных и построения графиков)
Для проведения описательного статистического анализа и преобразования аналитических данных в визуальные представления использовались WPS, а также научное программное обеспечение для анализа данных и графиков.
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
Годовой выпуск публикаций
Первоначальный поиск дал 724 записи, которые были уточнены и включили только англоязычные статьи и обзорные статьи, в результате чего было опубликовано 704 публикации: 548 статей и 156 обзорных. С 2006 по 2025 год ежегодное количество публикаций по традиционной китайской медицине по раку желудка демонстрировало колеблясущую восходящую тенденцию, что отражает устойчивый рост интереса к исследованиям. Временную эволюцию...
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
В данном исследовании применяются библиометрические методы для систематического определения исследовательского ландшафта традиционной китайской медицины в лечении рака желудка за последние два десятилетия. Этот анализ не только описывает глобальный исследовательский ландшафт, но и выявляет ключевых участников, новые темы и потенциальные будущие направления исследований в этой области.
Макроуровневые тенденции развития и распределение мощности в исследо...
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
Авторы не заявляют о конфликтах интересов.
Эта работа была поддержана Фондом элитных исследований Пекинского благотворительного фонда микролюбови по гранту No JYKY2024-0100319019.
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
| Имя | Компания | Каталожный номер | Комментарии |
|---|---|---|---|
| CiteSpace | Chaomei Chen, Drexel University | 6.4.R1 (https://citespace.podia.com/) | Используется для построения сетей социтаций и анализа эволюции ключевых слов. |
| VOSviewer | Centre for Science and Technology Studies (CWTS), Leiden University | 1.6.19 (https://www.vosviewer.com/) | Используется для построения и визуализации колlaborативных и сопряженных сетей. |
| Scimago Graphica | SCImago Lab | 1.0.25 (https://graphica.scimagojr.com/) | Используется для визуализации сетей колlaborации стран/регионов. |
| GraphPad Prism | GraphPad Software | 10.1 (https://www.graphpad.com/) | Используется для базового статистического анализа и подготовки фигур. |
| WPS Excel | Kingsoft Corporation | 2023 (https://www.wps.com/) | Используется для описательного статистического анализа и управления данными. |
| Web of Science Core Collection | Clarivate Analytics | https://www.webofscience.com/ | База данных литературы, используемая для получения данных и стратегии поиска. |
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.