Ressonância magnética funcional na dor neuropática: uma análise bibliométrica incorporando aprendizado de máquina
MedicinaO que aconteceu
Dor neuropática (NP) afeta 6,9%-10% da população global. A ressonância magnética funcional (RMf) tornou-se central na investigação da DN, mas poucos estudos mapearam sistematicamente esta literatura. Utilizamos métodos bibliométricos e machine-learning para mapear a paisagem de pesquisa fMRI-NP. Foram recuperados 1.866 artigos fMRI-NP (2005-2025) da Web of Science, PubMed e Scopus. Seguindo as diretrizes da PRISMA, analisamos tendências de publicação, métricas de citação e redes colaborativas com CiteSpace e VOSviewer, complementadas por modelagem de tópicos exploratórios com base em termo frequência inversa de documentos (TF-IDF) e fatoração de matriz não negativa (NMF), e pela detecção comunitária combinando incorporação de nós GraphSAGE com agrupamento espacial baseado em densidade (DBSCAN).
O que encontraram
O corpus acumulou 94.160 citações, com média de 50,46 por artigo e um corpus índice h de 139. A produção anual passou de 35 artigos em 2005 para 156 em 2025, seguindo uma tendência de poder (R2 = 0,862). Os Estados Unidos e a China foram os países mais produtivos. Harvard Medical School e Massachusetts General Hospital foram as instituições mais prolíficas. NeuroImage and Pain foram os periódicos mais produtivos, e NeuroImage, o Journal of Neuroscience, e Pain foram os mais frequentemente co-citados. A mineração de textos de títulos e resumos indicou que a ativação evocada por estímulo, a conectividade cerebral/modo padrão e os temas pós-herpéticos/regionais foram os mais prevalentes, sendo os sistemas límbico e sensório-motor os mais citados.
Por que isso importa
Este estudo fornece um mapeamento bibliométrico abrangente da paisagem de pesquisa da fMRI-NP, caracterizando sua trajetória de crescimento, os países, instituições e periódicos mais produtivos, as referências mais cocitadas e os temas recorrentes na literatura. O mapeamento indica crescente atenção à conectividade cerebral, imagem multimodal e análise de texto computacional. Esses padrões bibliométricos delineiam áreas ativas e emergentes de atividade de pesquisa e podem ajudar a orientar futuras investigações e colaboração baseadas na literatura no campo.
Tradução automática do resumo original, publicado em Frontiers in neuroscience sob licença CC BY. Os números são conferidos contra o original; siglas e termos técnicos podem variar.
O estudo original
Functional magnetic resonance imaging in neuropathic pain: a bibliometric analysis incorporating machine learning
Ning Sun, Yu-Xin Zhu, Yi-Dan Cui, Shi-Qi Lu, Tian-Ran Gu, Ao Li, Jing-Zhi Wang, Yan Zou, Zhen Zhong, Hai-Peng Huang