Palabras clave
red de coautoría
colaboración en la investigación
análisis de redes
cooperación científica
tendencias de la investigación
salud mundial
Cómo citar
Resumen
Contexto: la endocrinología desempeña un papel fundamental en la comprensión de los sistemas hormonales que regulan el metabolismo, el crecimiento y la salud reproductiva. La investigación mundial en este campo se ha disparado en respuesta a la creciente prevalencia de trastornos endocrinos, como la diabetes, las enfermedades tiroideas y el síndrome metabólico. La dinámica de colaboración entre investigadores ha impulsado avances en las técnicas de diagnóstico, los enfoques terapéuticos y las estrategias de prevención de enfermedades.
Objetivo: este estudio tiene como objetivo analizar la estructura de colaboración de las redes de coautoría en la investigación endocrinológica desde 2000 hasta 2023. Investiga patrones de cooperación internacional, identifica investigadores e instituciones influyentes y examina cómo la colaboración afecta a la innovación y la productividad de la investigación.
Metodología: la investigación analizó 19 127 artículos relacionados con la endocrinología de la Web of Science (2000-2023). Utilizando Python (versión 3.10.5), el análisis aplicó métricas de macronivel (densidad de red, coeficiente de agrupación, componentes, distancia media) y métricas de micronivel (grado, cercanía y centralidad de la interrelación) para evaluar las estructuras de red e identificar a los principales contribuyentes.
Resultados: las redes de investigación en endocrinología evolucionaron de estructuras fragmentadas con baja densidad (2000-2009) a redes cada vez más agrupadas e interconectadas en 2020-2023. Los investigadores clave, incluidos Savage MO, Murad M. Hassan y Ji Linong, demostraron medidas de centralidad consistentemente altas y sirvieron como colaboradores fundamentales. Se identificaron influenciadores clave y grupos de colaboración que configuran el campo.
Conclusiones: este estudio destaca la importancia de las redes de colaboración en la configuración de la investigación en endocrinología. Mediante la identificación de colaboradores influyentes y grupos de colaboración, los resultados ponen de relieve el valor de las asociaciones internacionales a la hora de abordar trastornos endocrinos complejos. Estas ideas proporcionan un marco para mejorar la cooperación científica en la investigación médica y ofrecen estrategias para optimizar la colaboración para futuras innovaciones en endocrinología.
Citas
Iwen KA, Oelkrug R, Kalscheuer H, Brabant G. Metabolic syndrome in thyroid disease. In: Popovic V, Korbonits M, eds. Metabolic Syndrome Consequent to Endocrine Disorders. Basel: S. Karger AG; 2018:48-66.
Apostol DM, Cretu LM, Craciun AM, Mercore Hutanu E. Considerations on research in the field of lifestyle medicine. J Life Med Res Rev. 2023;1(1):25-31. https://doi.org/10.37897/LMRR.2023.1.4
Rubin EH, Allen JD, Nowak JA, Bates SE. Developing precision medicine in a global world. Clin Cancer Res. 2014;20(6):1419-1427. https://doi.org/10.1158/1078-0432.CCR-13-2166
Papakonstantinou E, Lambadiari V, Dimitriadis G, Zampelas A. Metabolic syndrome and cardiometabolic risk factors. Curr Vasc Pharmacol. 2013;11(6):858-879. https://doi.org/10.2174/15701611113116660176
Mottillo S, Filion KB, Genest J, Joseph L, Pilote L, Poirier P, et al. The metabolic syndrome and cardiovascular risk a systematic review and meta-analysis. J Am Coll Cardiol. 2010;56(14):1113-1132. https://doi.org/10.1016/j.jacc.2010.05.034
Wasir JS, Misra A. The metabolic syndrome in Asian Indians: Impact of nutritional and socio-economic transition in India. Metab Syndr Relat Disord. 2004;2(1):14-23. https://doi.org/10.1089/met.2004.2.14
Prasad DS, Kabir Z, Dash AK, Das BC. Prevalence and risk factors for metabolic syndrome in Asian Indians: A community study from urban Eastern India. J Cardiovasc Dis Res. 2012;3(3):204-211. https://doi.org/10.4103/0975-3583.98895
Lin Y, Wu Y. Trends in incidence and overdiagnosis of thyroid cancer in China, Japan, and South Korea. Cancer Sci. 2023;114(10):4052-4062. https://doi.org/10.1111/cas.15812
Ward J, Friche AA, Caiaffa WT, Proietti FA, Xavier CC, Roux AV. Association of socioeconomic factors with body mass index, obesity, physical activity, and dietary factors in Belo Horizonte, Minas Gerais State, Brazil: The BH Health Study. Cad Saude Publica. 2015;31(Suppl 1):182-194. https://doi.org/10.1590/0102-311X00126914
Sartorelli DS, Franco LJ. Tendências do diabetes mellitus no Brasil: o papel da transição nutricional. Cad Saude Publica. 2003;19(Suppl 1):S29-36. https://doi.org/10.1590/S0102-311X2003000700004
Chatterjee S, Ghosh R, Biswas P, Dubey S, Guria RT, Sharma CB, et al. COVID-19: the endocrine opportunity in a pandemic. Minerva Endocrinol. 2020;45(3):204-227. https://doi.org/10.23736/S0391-1977.20.03216-2
Wasserman S, Faust K. Social Network Analysis: Methods and Applications. Cambridge: Cambridge University Press; 1994. https://doi.org/10.1017/CBO9780511815478
Newman M. Scientific collaboration networks. II. Shortest paths, weighted networks, and centrality. Phys Rev E. 2001;64(1):016132. https://doi.org/10.1103/PhysRevE.64.016132
Newman ME. The structure of scientific collaboration networks. Proc Natl Acad Sci USA. 2001:6;98(2):404-409. https://doi.org/10.1073/pnas.98.2.404
Barabasi AL, Albert R. Emergence of scaling in random networks. Science. 1999;286(5439):509-512. https://doi.org/10.1126/science.286.5439.509
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