ЖурналыПодпискаАрхивКнигиПроектыО насРекламаДоставка/ОплатаКонтакты
+7 (495) 482-43-29
  • Главная
  • / Журналы
  • / Вернуться в журнал
  • / Содержание номера
  • / Статья
Актуальные глобальные темы научных исследований в медицине в 2019—2024 гг.

Актуальные глобальные темы научных исследований в медицине в 2019—2024 гг.

Авторы:
Тархов К.Ю.,
Елена Александровна Поддубская,
Анна Васильевна Концевая,
Оксана Михайловна Драпкина

Журнал: Профилактическая медицина. 2026;29(1):102-109.

DOI: 10.17116/profmed202629011102

Прочитано: 1050 раз

Скачать PDF

Резюме

При исследовании публикационной активности авторов, организаций, стран с помощью наукометрических методов возникают два основных вопроса: первый — о классификации и рубрикации научных публикаций, которые относятся к тем или иным предметным областям и тематическим категориям; второй — о выявлении и выборе актуальных тематик научных исследований, об их соответствии глобальным и национальным трендам, приоритетам и векторам развития науки. Одной из наиболее эффективных моделей, отвечающих на оба вопроса, является система тематических кластеров (топиков), используемая в аналитической платформе SciVal, источником данных для которой является международная база научного цитирования Scopus.

ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ

Проанализировать количественное и качественное распределение перспективных тематических кластеров SciVal за период 2019—2024 гг. в области медицины в мире с выделением максимальных и минимальных значений трех наукометрических показателей: числа публикаций, уровня цитируемости и степени актуальности.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Источником данных для работы стала информация, размещенная в открытом доступе, о перспективных тематиках в SciVal за 2019—2024 гг. В ходе исследования применялись контент-анализ, статистический анализ, расчетные методы для определения минимальных и максимальных значений индикаторов.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Всего в перспективных тематиках за 2019—2024 гг. выделено 70 топиков, из них 22 относятся к медицине, в том числе 12 связаны с эпидемией коронавируса или ее последствиями и влиянием на здоровье и организм человека. Значения уровня цитируемости всех 22 топиков превышают среднемировой, значение которого равно 1,00. Разброс числа публикаций составляет от 270 до 11 000. В ТОП-5 по значениям трех наукометрических индикаторов (число публикаций, уровень цитируемости и перцентиль проминентности) входит 8 топиков.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Изучение и анализ новейших тематик в области медицины в мире позволяет исследователям быть в курсе самых последних и наиболее актуальных научных изысканий и разработок и с учетом этого более детально планировать и проводить фундаментальные, поисковые и прикладные научные исследования на национальном уровне.

Ключевые слова

  • наукометрия
  • SciVal
  • Scopus
  • топик-кластер
  • перцентиль проминентности
  • число публикаций
  • уровень цитируемости
  • минимум
  • максимум

Дата поступления: 08.10.2025

Дата принятия в печать: 01.11.2025

Дата публикации: 10.02.2026

Введение

Научные публикации (статьи, монографии, тезисы, доклады и др.) представляют собой один из ключевых результатов исследовательской деятельности. Они отражают работу, проводимую на различных уровнях: от локального и институционального до национального и мирового. При этом современные исследования часто носят междисциплинарный характер, находясь на пересечении нескольких научных направлений и объединяя специалистов из разных областей знания.

При исследовании публикационной активности и построении публикационных ландшафтов для авторов, журналов, организаций, стран с помощью наукометрических методов возникают два краеугольных и закономерных вопроса: первый — о классификации, рубрикации и индексации научных публикаций, которые относятся к тем или иным предметным областям, категориям, тематическим направлениям; второй — о выявлении, определении и выборе актуальных и приоритетных тематик научных исследований, об их соответствии глобальным и национальным трендам, приоритетам и векторам развития науки в мире в целом или в той или иной стране в частности.

Ответы на эти вопросы (классификация научных публикаций, оценка и анализ динамики библиометрических показателей, прогнозирование научных трендов путем анализа тематической эволюции) могут дать наукометрические исследования, проводимые для упомянутых выше объектов и категорий, в разрезе разных классификаторов и рубрикаторов, используемых в основных международных и отечественных базах научного цитирования (Web of Science, Scopus, РИНЦ и др.), а также в их аналитических надстройках (например, онлайн-инструменты InCites и SciVal).

Так, SciVal, источником данных для которого выступает международная база научного цитирования Scopus, представляет собой интегрированную модульную онлайн-платформу, является мощным и гибким готовым решением и позволяет:

— осуществлять мониторинг, анализ и оценку результатов научно-исследовательской деятельности на любом уровне (конкретного автора, организации, журнала, страны) с применением различных инструментов визуализации для их сопоставления;

— проводить тематический анализ портфеля научных исследований (по каким научно-исследовательским темам организация ведет наиболее активную работу, какие направления демонстрируют наиболее высокие темпы роста, какие исследователи проявляют активность в определенных темах, по каким направлениям ведут активную работу партнеры и конкуренты, а также на какие направления следует обратить внимание);

— выявлять существующие и определять потенциальные возможности для коллабораций, а также проанализировать профили сотрудничества и провести сравнительный анализ потенциальных стратегических партнеров.

На основании данных о публикациях и их цитируемости SciVal помогает ориентироваться в мире исследований, узнавать информацию о последних изменениях в интересующей предметной области, определять и анализировать новые и перспективные научно-исследовательские тренды, развивать стратегические коллаборации на основе принятия рациональных решений по выбору партнеров для проведения совместных научных исследований, определять ключевых исследователей и «восходящих звезд» с целью моделирования возможных исследовательских команд и сценариев их взаимодействия с потенциальными конкурентами или подобными организациями.

Одной из наиболее эффективных, но не лишенной своих достоинств и недостатков моделей тематической классификации научных публикаций является применяемая в аналитической платформе SciVal система топик-кластеров и тем/топиков SciVal.

Топики представляют собой некие совокупности (наборы, объединения) публикаций с похожими (аналогичными) исследовательскими (интеллектуальными) интересами, которые могут быть различными по своему масштабу, новизне и актуальности. Для формирования топиков применяется алгоритм прямого цитирования в перечнях ссылок документов.

Изучение и анализ различных аспектов топиков и формируемых на их основе топик-кластеров [1—6] для самых разных предметных областей и тематических направлений [7—11] (в том числе и в сфере медицинской науки [12—17]) продолжают привлекать внимание как отечественных [18—20], так и зарубежных исследователей [21—22].

Цель исследования — проанализировать количественное и качественное распределение перспективных тематических кластеров SciVal за период 2019—2024 гг. в области медицины в мире с выделением максимальных и минимальных значений трех наукометрических показателей: числа публикаций, уровня цитируемости и степени актуальности.

Материалы и методы

Источником данных для работы стала информация, размещенная и доступная по следующей ссылке https://scival.com/newtopics о перспективных тематиках за 2019—2024 гг. в SciVal. Сбор информации проведен по состоянию на март 2025 г.

Основными индикаторами при характеристике любого топика являются: номер (topic number), английское название (topic name), количество публикаций (scholarly output), уровень цитируемости (нормализованный по области знаний показатель цитируемости (field weighted citation impact, FWCI) и перцентиль проминентности (prominence percentile).

Значение перцентиля проминентности (степени проминентности, перцентиля/степени актуальности) находится в пределах от 0 до 100. Сам показатель указывает на динамику и популярность (актуальность, известность) тематики. Для расчета данного индикатора используются значения таких показателей, как число цитирований, число просмотров и средний Citescore научных изданий («качество» журналов). Проминентность отражает текущее внимание к теме в научном сообществе, но не определяет ее важность и/или качество. Для перцентиля актуальности условно установлены четыре диапазона: 0—25, 25—50, 50—75 и 75—100. Чем выше значение перцентиля актуальности, тем более высоко актуальным является тематический кластер.

В SciVal представлена информация о более чем 95 000 отдельных топиках, перечень которых может быть сформирован как для 27 тематических направлений, так и для 334 предметных областей, входящих в рубрикатор All Science Journal Classification (ASJC), используемый в данном аналитическом инструменте. В нем также предусмотрена функциональная возможность формировать перечни топик-кластеров из диапазонов ТОП-1%, ТОП-5%, ТОП-10% и ТОП-25% по значению перцентиля проминентности. К перспективным тематикам (топикам) по методологии SciVal относятся топики, в которых наблюдается рост числа публикаций, высокие значения перцентиля проминентности и нормализованного по области знаний показателя цитируемости.

В ходе исследования применялись контент-анализ, статистический анализ, расчетные методы для определения минимальных и максимальных значений индикаторов.

Результаты и обсуждение

Всего за 2019—2024 гг. среди перспективных тематик можно выделить 70 топиков, 22 из которых (или 31,4%) относятся к медицине, их наукометрическая характеристика представлена в табл. 1.

Таблица 1. Наукометрическая характеристика перспективных тематик в области медицины в мире за 2019—2024 гг.

Номер топика

Английское наименование

Русское наименование

Число публикаций

Уровень цитируемости

Перцентиль проминентности

T.2129

Ferroptosis; Lipid Peroxidation; Reactive Oxygen Species

Ферроптоз; Перекисное окисление липидов; Активные формы кислорода

11 154

2,74

99,399

T.739

Vaccine Efficacy; Virus Antibody; COVID-19

Эффективность вакцины; Антитела к вирусу; COVID-19

10 096

3,35

99,993

T.2785

Infection; Symptoms; COVID-19

Инфекция; Симптомы; COVID-19

8 506

3,19

99,980

T.1266

Vaccine Efficacy; Vaccination Policy; COVID-19

Эффективность вакцины; Политика вакцинации; COVID-19

8 238

2,33

99,948

T.12810

Monkeypox; Epidemic; COVID-19

Оспа обезьян; Эпидемия; COVID-19

4 246

2,86

99,960

T.25927

Nucleic Acid; CRISPR Cas System; Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2

Нуклеиновая кислота; Система CRISPR Cas; SARS-CoV-2

2 345

2,30

99,730

T.26607

Semisupervised Learning; Medical Imaging; Image Segmentation

Полуконтролируемое обучение; Медицинская визуализация; Сегментация изображений

2 143

2,84

99,013

T.34167

Semaglutide; Antidiabetic Agent; Randomized Controlled Trial

Семаглутид; Противодиабетическое средство; Рандомизированное контролируемое исследование

1 855

3,32

99,246

T.23693

Myocarditis; Messenger RNA; COVID-19

Миокардит; Информационная РНК; COVID-19

1 540

2,72

99,376

T.41096

Antivirus Agent; SARS Coronavirus; COVID-19

Антивирусное средство; Коронавирус SARS; COVID-19

1 269

3,11

99,610

T.56557

Positron Emission Tomography-Computed Tomography; Gallium 68; Molecular Imaging

Позитронно-эмиссионная томография — Компьютерная томография; Галлий-68; Молекулярная визуализация

1 223

2,67

98,692

T.79514

Immunotherapy; Tumor Microenvironment; Long Noncoding RNA

Иммунотерапия; Микроокружение опухоли; Длинная некодирующая РНК

974

2,34

99,277

T.41589

Monoclonal Antibody; SARS Coronavirus; COVID-19

Моноклональные антитела; Коронавирус SARS; COVID-19

930

2,73

98,837

T.41330

SARS Coronavirus; Omicron Variant; COVID-19

Коронавирус SARS; Вариант омикрона; COVID-19

748

3,67

99,331

T.68232

Gesture; Internal Fixation; Upper Limb

Жест; Внутренняя фиксация; Верхняя конечность

680

1,74

88,250

T.83603

Remimazolam; Benzodiazepine; Dose-Response Relationship

Ремимазолам; Бензодиазепин; Зависимость «Доза—эффект»

650

2,04

93,266

T.92254

Breast Cancer; Epidermal Growth Factor Receptor 2; Clinical Trial

Рак молочной железы; Рецептор эпидермального фактора роста 2; Клинические испытания

568

2,68

97,699

T.82664

Computer Vision; Medical Imaging; Image Segmentation

Компьютерное зрение; Медицинская визуализация; Сегментация изображений

548

2,72

95,182

T.86094

Human Immunodeficiency Virus; Virus Antibody; COVID-19

Вирус иммунодефицита человека; Антитела к вирусу; COVID-19

443

1,20

96,292

T.95060

Vacuolization; Myelodysplastic Syndrome; Myeloid Cell

Вакуолизация; Миелодиспластический синдром; Миелоидная клетка

411

3,02

92,744

T.87784

Uveitis; COVID-19 Vaccination; Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2

Увеит; Вакцинация против COVID-19; SARS-CoV-2

329

2,54

91,624

T.86730

Virus Antibody; Vaccine Efficacy; Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2

Антитела к вирусу; Эффективность вакцины; SARS-CoV-2

270

2,81

96,582

Как видно из табл. 1, тематика 12 топиков из 22 связана с эпидемией коронавируса или его последствиями и влиянием на здоровье и организм человека, а два тематических кластера (T.26607 и T.82664) связаны с использованием в медицине и здравоохранении технологий и систем искусственного интеллекта.

Следует отметить, что значения нормализованного по области знаний показателя цитируемости (FWCI) всех 22 топиков превышают среднемировой, значение которого составляет 1,00.

С одной стороны, в мире научные исследования продолжают концентрироваться вокруг тематик, связанных с пандемией коронавирусной инфекции и ее воздействием на системы человеческого организма. С другой стороны, значительная часть исследований сосредоточена и развивается в таких областях, как онкология, эндокринология, радиология, кардиология и некоторых других.

Лидером по количеству публикаций (11 154) является топик T.2129 Ferroptosis; Lipid Peroxidation; Reactive Oxygen Species (Ферроптоз; Перекисное окисление липидов; Активные формы кислорода), по значению перцентиля проминентности (99,993) — топик T.739 Vaccine Efficacy; Virus Antibody; COVID-19 (Эффективность вакцины; Антитела к вирусу; COVID-19), а по значению FWCI (3,67) — T.41330 SARS Coronavirus; Omicron Variant; COVID-19 (Коронавирус SARS; Вариант омикрона; COVID-19) с 748 публикациями и проминентностью 99,331.

Минимальные значения трех основных показателей также имеют разные топики (из 23 тематик, указанных в табл. 1): наименьшее значение количества публикаций (270) — у T.86730 Virus Antibody; Vaccine Efficacy; Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (Антитела к вирусу; Эффективность вакцины; Коронавирус 2 с тяжелым острым респираторным синдромом) с FWCI=2,80 и степенью актуальности 96,582; минимальное значение нормализованного по области знания показателя цитируемости (1,20) — у T.86094 Human Immunodeficiency Virus; Virus Antibody; COVID-19 (Вирус иммунодефицита человека; Антитела к вирусу; COVID-19) с 443 публикациями и перцентилем актуальности 96,292; наименьшее значение перцентиля проминентности (88,250) — у T.68232 Gesture; Internal Fixation; Upper Limb (Жест; Внутренняя фиксация; Верхняя конечность) с 680 публикациями и FWCI=1,74.

В табл. 1 одинаковое значение нормализованного по области знания показателя цитируемости (2,72) имеют два топика: T.23693 Myocarditis; Messenger RNA; COVID-19 (Миокардит; Информационная РНК; COVID-19) и T.82664 Computer Vision; Medical Imaging; Image Segmentation (Компьютерное зрение; Медицинская визуализация; Сегментация изображений), при этом число публикаций у T.23693 почти в 3 раза больше, чем у T.82664 (1 540 и 548 соответственно), а также степень актуальности у T.23693 выше (99,376), чем у T.82664 (95,182).

Не менее интересно проследить соотношение между числом публикаций и перцентилем проминентности у топиков с близкими значениями нормализованного по области знания показателя цитируемости, разница между которыми может составлять от 0,01 до 0,02. Так, у топика T.12810 Monkeypox; Epidemic; COVID-19 (Оспа обезьян; Эпидемия; COVID-19) с FWCI=2,86 число публикаций и перцентиль актуальности выше, чем у топика T.26607 Semisupervised Learning; Medical Imaging; Image Segmentation (Полуконтролируемое обучение; Медицинская визуализация; Сегментация изображений) с FWCI=2,84 (4 246 по сравнению с 2 143 в отношении публикаций и 99,960 по сравнению с 99,013 в отношении перцентиля проминентности).

Аналогичная ситуация и в паре топиков T.2129 Ferroptosis; Lipid Peroxidation; Reactive Oxygen Species (Ферроптоз; Перекисное окисление липидов; Активные формы кислорода) и T.41589 Monoclonal Antibody; SARS Coronavirus; COVID-19 (Моноклональные антитела; Коронавирус SARS; COVID-19). При значениях нормализованного по области знания показателя цитируемости 2,74 и 2,73 соответственно число публикаций у ТС.2129 составляет 11 154, а у Т.41589 — 930, степень актуальности равна 99,399 у Т.2129 и 98,837 у Т.41589.

В следующей паре топик T.92254 Breast Cancer; Epidermal Growth Factor Receptor 2; Clinical Trial (Рак молочной железы; Рецептор эпидермального фактора роста 2; Клинические испытания) насчитывает 568 публикаций, FWCI=2,68 и перцентиль проминентности 97,699, а топик T.56557 Positron Emission Tomography-Computed Tomography; Gallium 68; Molecular Imaging (Позитронно-эмиссионная томография — Компьютерная томография; Галлий-68; Молекулярная визуализация) — 1 223 публикации, FWCI=2,67 и степень актуальности 98,692.

И, наконец, для топика T.1266 Vaccine Efficacy; Vaccination Policy; COVID-19 (Эффективность вакцины; Политика вакцинации; COVID-19) при FWCI=2,33 и степени проминентности 99,948 число публикаций почти в 8,5 раз больше, чем для топика T.79514 Immunotherapy; Tumor Microenvironment; Long Noncoding RNA (Иммунотерапия; Микроокружение опухоли; Длинная некодирующая РНК) с FWCI=2,34 и перцентилем проминентности 99,277.

Таким образом, в двух парах топиков (T.12810 и T.26607, T.2129 и T.41589) значения трех основных показателей выше у первого топика в паре (т.е. у которого значение FWCI выше), а в двух остальных парах топиков (T.92254 и T.56557, T.79514 и T.1266) значения числа публикаций и степени актуальности выше у второго топика в паре (у того, значение FWCI которого ниже).

Если рассматривать ТОП-5 топиков по значению каждого из трех показателей (число публикаций N, нормализованный по области знания показателя цитируемости FWCI и перцентиль проминентности PP), то в ТОП-5 будут входить всего 9 топиков (табл. 2):

Таблица 2. Наукометрическая характеристика ТОП-5 (по числу публикаций, уровню цитируемости и перцентилю проминентности за 2019—2024 гг.) перспективных тематик в области медицины в мире

Рейтинговая позиция

Показатель рейтинговой позиции

Число публикаций (N)

Уровень цитируемости (FWCI)

Перцентиль проминентности (PP)

1

T.2129 Ferroptosis; Lipid Peroxidation; Reactive Oxygen Species.

Ферроптоз; Перекисное окисление липидов; Активные формы кислорода

(N=11 154;FWCI=2,74; PP=99,399)

T.41330 SARS Coronavirus; Omicron Variant; COVID-19.

Коронавирус SARS; Вариант омикрона; COVID-19

(N=748; FWCI=3,67; PP=99,331)

T.739 Vaccine Efficacy; Virus Antibody; COVID-19.

Эффективность вакцины; Антитела к вирусу; COVID-19

(N=10 096;FWCI=3,35; PP=99,993)

2

T.739 Vaccine Efficacy; Virus Antibody; COVID-19.

Эффективность вакцины; Антитела к вирусу; COVID-19

(N=10 096;FWCI=3,35; PP=99,993)

T.739 Vaccine Efficacy; Virus Antibody; COVID-19.

Эффективность вакцины; Антитела к вирусу; COVID-19

(N=10 096;FWCI=3,35; PP=99,993)

T.2785 Infection; Symptoms; COVID-19.

Инфекция; Симптомы; COVID-19

(N=8 506; FWCI=3,19; PP=99,980)

3

T.2785 Infection; Symptoms; COVID-19.

Инфекция; Симптомы; COVID-19

(N=8 506; FWCI=3,19; PP=99,980)

T.34167 Semaglutide; Antidiabetic Agent; Randomized Controlled Trial.

Семаглутид; Противодиабетическое средство; Рандомизированное контролируемое исследование

(N=1 855; FWCI=3,32; PP=99,246)

T.12810 Monkeypox; Epidemic; COVID-19.

Оспа обезьян; Эпидемия; COVID-19

(N=4 246; FWCI=2,86; PP=99,960)

4

T.1266 Vaccine Efficacy; Vaccination Policy; COVID-19.

Эффективность вакцины; Политика вакцинации; COVID-19

(N=8 238; FWCI=2,33; PP=99,948)

T.2785 Infection; Symptoms; COVID-19.

Инфекция; Симптомы; COVID-19

(N=8 506; FWCI=3,19; PP=99,980)

T.1266 Vaccine Efficacy; Vaccination Policy; COVID-19.

Эффективность вакцины; Политика вакцинации; COVID-19

(N=8 238; FWCI=2,33; PP=99,948)

5

T.12810 Monkeypox; Epidemic; COVID-19.

Оспа обезьян; Эпидемия; COVID-19

(N=4 246; FWCI=2,86; PP=99,960)

T.41096 Antivirus Agent; SARS Coronavirus; COVID-19.

Антивирусное средство; Коронавирус SARS; COVID-19

(N=1 269; FWCI=3,11; PP=99,610)

T.25927 Nucleic Acid; CRISPR Cas System; Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2.

Нуклеиновая кислота; Система CRISPR Cas; SARS-CoV-2

(N=2 345; FWCI=2,30; PP=99,730)

1) T.2129 Ferroptosis; Lipid Peroxidation; Reactive Oxygen Species. Ферроптоз; Перекисное окисление липидов; Активные формы кислорода (N=11 154; FWCI=2,74; PP=99,399);

2) T.739 Vaccine Efficacy; Virus Antibody; COVID-19. Эффективность вакцины; Антитела к вирусу; COVID-19 (N=10 096; FWCI=3,35; PP=99,993);

3) T.2785 Infection; Symptoms; COVID-19. Инфекция; Симптомы; COVID-19 (N=8 506; FWCI=3,19; PP=99,980);

4) T.1266 Vaccine Efficacy; Vaccination Policy; COVID-19. Эффективность вакцины; Политика вакцинации; COVID-19 (N=8 238; FWCI=2,33; PP=99,948);

5) T.12810 Monkeypox; Epidemic; COVID-19. Оспа обезьян; Эпидемия; COVID-19 (N=4 246; FWCI=2,86; PP=99,960);

6) T.41330 SARS Coronavirus; Omicron Variant; COVID-19. Коронавирус SARS; Вариант омикрона; COVID-19 (N=748; FWCI=3,67; PP=99,331);

7) T.34167 Semaglutide; Antidiabetic Agent; Randomized Controlled Trial. Семаглутид; Противодиабетическое средство; Рандомизированное контролируемое исследование (N=1 855; FWCI=3,32; PP=99,246);

8) T.41096 Antivirus Agent; SARS Coronavirus; COVID-19. Антивирусное средство; Коронавирус SARS; COVID-19 (N=1 269; FWCI=3,11; PP=99,610);

9) T.25927 Nucleic Acid; CRISPR Cas System; Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2. Нуклеиновая кислота; Система CRISPR Cas; SARS-CoV-2 (N=2 345; FWCI=2,30; PP=99,730).

Большинство топиков (7 из 9), входящих в ТОП-5 по значениям трех показателей, относятся к исследованиям, связанным с изучением как самого COVID-19, так и его последствий в части влияния на здоровье и организм человека. Но 2 топика представляют собой отдельные направления для научных исследований: один из них связан с изучением процесса ферроптоза, а другой относится к области диабетологии.

Перспективность изучения ферроптоза связана с возможностью использования этого процесса в лечении злокачественных новообразований. Предполагается, что ферроптоз можно использовать для уничтожения опухолевых клеток, в том числе устойчивых к терапии. Для этого планируется исследовать механизмы защиты от ферроптоза и «выключать» их, чтобы сделать опухолевую клетку максимально беззащитной. Кроме того, изучение ферроптоза актуально для создания новых препаратов для лечения нейродегенеративных и онкологических заболеваний.

Сахарный диабет является одним из наиболее распространенных хронических неинфекционных заболеваний, характеризующихся многофакторным патогенезом, риском тяжелых осложнений, включая сердечно-сосудистые заболевания, неврологические и органоспецифические нарушения.

Сахарный диабет — это не только медицинская, но и социальная проблема, для решения которой необходим комплексный подход, включающий профилактику, раннюю диагностику, эффективное лечение и диспансерное наблюдение. Эти составляющие зависят в том числе от решения такой актуальной задачи, как поиск, разработка новых или модификация имеющихся антидиабетических препаратов различных классов (например, семаглутида, тирзепатида) для проведения эффективной и безопасной моно- или комбинированной сахароснижающей терапии по оптимальным схемам, которые позволят улучшить качество жизни пациентов с этим заболеванием.

Из этих 9 тематик топик T.2129 имеет наибольшее значение числа публикаций (11 154), а топик T.739 — перцентиля проминентности (99,993), максимальный FWCI (3,67) наблюдается у топика T.41330. В то же самое время минимальные значения числа публикаций (748) у того же топика T.41330, нормализованного по области знания показателя цитируемости (2,30) — у топика T.25927 и степени актуальности (99,246) — у топика T.34167.

В табл. 2 топики, входящие в ТОП-5 по значению того или иного показателя несколько раз, выделены соответствующим цветом. Показано, что ТОП-5 тематик по числу публикаций и по перцентилю проминентности сформирован почти из одного и того же набора топиков, занимающих к тому же почти идентичные рейтинговые позиции (за исключением двух топиков T.1266 и T.12810, которые в ТОП-5 по числу публикаций занимают 4-ю и 5-ю рейтинговые позиции, а в ТОП-5 по значению перцентиля проминентности топик T.1266 также занимает 4-ю строчку, топик T.12810 поднялся на 3-е место.

Анализ данных табл. 2 также показывает, что наибольшее число вхождений (по 3 раза) в ТОП-5 наблюдается у топиков T.739 (2-е место и по числу публикаций, и по FWCI, 1-е — по степени актуальности) и T.2785 (3-е место по числу публикаций, 2-е — по перцентилю проминентности, 4-е место — по FWCI). По два вхождения в ТОП-5 имеют топики T.1266 и T.12810 (их рейтинговые места рассмотрены выше). По числу публикаций и FWCI 1-е место занимают топики T.2129 и T.41330 соответственно, 3-ю рейтинговую позицию по FWCI — топик T.34167, а на 5-й строчке находятся топики T.41096 (по FWCI) и T.25927 (по степени актуальности).

Обобщая изложенное, следует отметить, что тематика большинства топиков связана с распространением коронавирусной инфекции, ее симптомами и разновидностями, вырабатываемыми антителами различных типов со стороны иммунной системы в ответ на попадание вируса в организм человека, а также процессом и политикой вакцинации, эффективностью вакцин. Отдельное внимание уделяется таким тематикам, как система редактирования генов, компьютерное зрение и медицинская визуализация, использование определенных веществ для проведения седации или для компьютерной/позитронно-эмиссионной томографии. Часть топиков ассоциирована с такими предметными категориями, как кардиология (миокардит), эндокринология (противодиабетические средства), онкология (рак молочной железы), офтальмология (увеит), гематология (миелодиспластический синдром).

Одним из аспектов применения данных, представленных в этой работе, может быть установление соответствия между топиками, источником которых являются публикации в международной базе научного цитирования Scopus, тем научным направлениям, которые определены в Программе фундаментальных научных исследований, научных платформах в Стратегии развития медицинской науки, в отраслевом модуле медицинской науки в Единой государственной информационной системе учета результатов научно-исследовательских, опытно-конструкторских и технологических работ гражданского назначения и в других нормативно-правовых документах как приоритетные направления исследований и разработок в интересах медицины и здравоохранения.

В качестве основных ограничений исследования следует отметить зависимость получаемых данных от даты выгрузки, а также лимитирование числа тематических кластеров, имеющих наибольшие значения одного или нескольких наукометрических индикаторов.

Заключение

Результаты работы свидетельствуют о том, что тематика большинства топиков в области медицины связана с эпидемией коронавируса или его последствиями и влиянием на здоровье и организм человека, а два тематических кластера связаны с использованием в медицине и здравоохранении технологий и систем искусственного интеллекта. Два топика представляют собой отдельные направления для научных исследований: один из них связан с изучением процесса ферроптоза, перспективность изучения которого связана с возможностью использования в лечении злокачественных новообразований, а также для создания новых препаратов для лечения нейродегенеративных и онкологических заболеваний, а другой тематический кластер относится к области диабетологии и связан с поиском и разработкой противодиабетических препаратов для проведения эффективной и безопасной терапии с целью улучшения качества жизни пациентов с диагностированным сахарным диабетом.

Среди отдельных перспективных тематик, которые не занимают лидирующие позиции, но и не являются аутсайдерами по значениям используемых наукометрических показателей, можно выделить направления, связанные с активным изучением, накоплением идей и результатов экспериментов в отношении клинических аспектов (диагностики, лечения, профилактики) той или иной медицинской проблематики: использование позитронно-эмиссионной и компьютерной томографии, исследования по иммунотерапии, зависимости «доза—эффект» для различных седативных препаратов, поиск наиболее эффективных подходов к лечению таких заболеваний, как рак молочной железы и миелодисплатический синдром.

Таким образом, большинство перспективных тематик научных исследований связаны в общем случае с медицинской профилактикой, популяционной профилактикой и терапией, и в частности с такими отдельными направлениями, как профилактика хронических неинфекционных заболеваний, профилактика онкологических заболеваний и их осложнений, иммуно- и вакцинопрофилактика, организация и оказание медицинской помощи с применением телемедицинских технологий.

Изучение и анализ перспективных тематик в области медицины в мире позволяет исследователям быть в курсе самых последних и наиболее актуальных научных изысканий и разработок, с учетом этого более детально планировать и проводить фундаментальные, поисковые и прикладные научные исследования на национальном уровне.

Вклад авторов: концепция и дизайн исследования — Поддубская Е.А., Тархов К.Ю.; сбор материала — Тархов К.Ю.; статистический анализ данных — Тархов К.Ю.; написание текста — Поддубская Е.А., Тархов К.Ю.; научное редактирование — Концевая А.В., Драпкина О.М., Поддубская Е.А.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Authors contribution: study design and concept — Poddubskaya E.A., Tarkhov K.Yu.; data collection and processing — Tarkhov K.Yu.; statistical analysis — Tarkhov K.Yu.; text writing — Poddubskaya E.A., Tarkhov K.Yu.; scientific editing — Kontsevaya A.V., Drapkina O.M., Poddubskaya E.A.

Литература / References
  1. Klavans R, Boyack KW. Research portfolio analysis and topic prominence. Journal of Informetrics. 2017;11(4):1158-1174. https://doi.org/10.1016/j.joi.2017.10.002
  2. Kosyakov DV, Pislyakov V. “I’d like to publish in Q1, but there’s no Q1 to be found”: Study of journal quartile distributions across subject categories and topics. Journal of Informetrics. 2024;18(1):101494. https://doi.org/10.1016/j.joi.2024.101494
  3. Мохначева Ю.В. Библиометрический обзор наиболее активно цитируемых российских публикаций в базе данных Scopus. Управление наукой: теория и практика. 2021;3(3)134-158. https://doi.org/10.19181/smtp.2021.3.3.7
  4. Cui Y, Wang S, Gao X, et al. Detecting and characterizing research fronts topics based on global-micro model. Library and Information Service. 2018;62(15):75-82. https://doi.org/10.1145/3421766.3421799
  5. Мохначева Ю.В. Взаимодействие термина «библиометрический анализ» с другими высокочастотными ключевыми словами в темах SciVal. Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы. 2023;10:24-33. https://doi.org/10.36535/0548-0027-2023-10-4
  6. Diaz-Barrera ME, Alfaro-Aucca C, Pacheco-Mendoza J, et al. Bibliometric analysis of prominent topics in global scientific production on sustainable development goals in Scopus (2013-2022). Discover Sustainability. 2025;6:74 https://doi.org/10.1007/s43621-024-00700-w
  7. Юдин Е.Б., Королев В.П. Карта науки в области технологии материалов. Динамика систем, механизмов и машин. 2022;10(2):40-47. https://doi.org/10.25206/2310-9793-2022-10-2-40-47
  8. Базанов А.В. Мировые и российские тематические приоритеты в области эксплуатации автомобильного транспорта. Транспортное дело России. 2023;5:96-101.
  9. Юдин Е.Б., Королев В.П. Карта науки в области электротехники, электроники и информационных технологий. Динамика систем, механизмов и машин. 2022;10(2):78-87. https://doi.org/10.25206/2310-9793-2022-10-2-78-87
  10. Мохначева Ю.В., Цветкова В.А. Развитие тематики научных исследований на основе терминологического подхода (на примере темы «Иммунология и микробиология» по данным Scopus — SciVal). Научно-техническая информация. Серия 1: Организация и методика информационной работы. 2021;6:22-28. https://doi.org/10.36535/0548-0019-2021-06-3
  11. Xia W, Jiang Y, Zhu W, et al. Research fronts of computer science: a scientometric analysis. Journal of Scientometric Research. 2021;10(1):18-26. https://doi.org/10.5530/jscires.10.1.3
  12. Zhou W, Wang X. Human gene therapy: A scientometric analysis. Biomedicine and Pharmacotherapy. 2021;138:111510.
  13. Аксенова Е.И., Ананченкова П.И., Тархов К.Ю. Оценка публикационной активности и анализ основных тематических кластеров в области управления здравоохранением. Ремедиум. 2022;26(4):331-340. https://doi.org/10.32687/1561-5936-2022-26-4-331-340
  14. Аксенова Е.И., Камынина Н.Н., Тархов К.Ю. О некоторых показателях публикационной активности организаций столичного здравоохранения в области трансплантологии. Трансплантология. 2023;15(1):118-126. https://doi.org/10.23873/2074-0506-2023-15-1-118-126
  15. Аксенова Е.И., Тархов К.Ю., Камынина Н.Н. и др. Оценка публикационной активности и основных тематических кластеров в области дерматологии на мировом, национальном и региональном уровнях. Клиническая дерматология и венерология. 2023:22(4):406-411. https://doi.org/10.17116/klinderma202322041406
  16. Тархов К.Ю. Топик-кластеры научных организаций столичного здравоохранения: распределение и лидеры. Здоровье мегаполиса. 2024; 5(1):112-121. https://doi.org/10.47619/2713-2617.zm.2024.v.5i1;112-121
  17. Зюзьков Г.Н. Перспективы практической реализации основных направлений исследований в области регенеративной медицины и клеточных технологий. Наука. Инновации. Образование. 2019;14(1):42-69. https://doi.org/10.33873/1996-9953.2019.14-1.42-69
  18. Мохначева Ю.В., Цветкова В.А. Российские публикации по библиотечно-информационным наукам в Scopus. Научные и технические библиотеки. 2022;3:14-38. https://doi.org/10.33186/1027-3689-2022-3-14-38
  19. Константинова Л.В., Петров А.М., Ворожихин В.В. и др. Тематические приоритеты научных исследований в мире и в России: анализ публикационной активности на основе данных SciVal. Вестник Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова. 2022;5:147-163. https://doi.org/10.21686/2413-2829-2022-5-147-163
  20. Еременко Т.В. Оценка международной научной активности в сфере библиотековедческих исследований (2011-2020 гг.) на основе онлайн-платформы SciVal. Научные и технические библиотеки. 2022;1:35-56. https://doi.org/10.33186/1027-3689-2022-1-35-56
  21. Han X. Evolution of research topics in LIS between 1996 and 2019: an analysis based on latent Dirichlet allocation topic model. Scientometrics. 2021; 125:2561-2595. https://doi.org/10.1007/s11192-020-03721-0
  22. Cardoso L, Silva R, Almeida GGFd, et al. A Bibliometric Model to Analyze Country Research Performance: SciVal Topic Prominence Approach in Tourism, Leisure and Hospitality. Sustainability. 2020;12(23):9897. https://doi.org/10.3390/su12239897
slide-cover
slide-cover
slide-cover

Рекомендуем статьи по данной теме:

Острое отравление метадоном и α-пирролидиновалерофеноном тяжелой степени, осложненное остановкой кровообращения.Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2026;126(8):110-119

Влияние социальных сетей на формирование дисморфофобий и риск развития расстройств пищевого поведения у студентов.Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2026;126(8):104-109

Здоровые молодые взрослые с семейной отягощенностью по алкогольной зависимости: суицидальные мысли, тревога и «поиск новизны».Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2026;126(8):96-103

Кетогенная диета в лечении фармакорезистентной эпилепсии у детей: оценка клинической эффективности, потребления ресурсов здравоохранения и прямых медицинских затрат.Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2026;126(8):86-95

Клинико-функциональные особенности болезни Паркинсона при хронической болезни почек.Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2026;126(8):79-85

Факторы, ассоциированные с прогрессированием умеренных когнитивных нарушений у пациентов с фибрилляцией предсердий.Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2026;126(8):71-78

Распространенность рассеянного склероза в Республике Дагестан.Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2026;126(8):66-70

Современный взгляд на немедикаментозную коррекцию когнитивных нарушений.Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2026;126(8):59-65

Двигательные дисфункции как промежуточный фенотип шизофрении: систематизированный обзор.Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2026;126(8):51-58

Молекулярные и системные механизмы когнитивных нарушений, ассоциированных с коронавирусной инфекцией.Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2026;126(8):40-50

Издательство «Медиа Сфера»
РекламаДоставка/ОплатаО насКонтактыОбучение для редакцийПолитика конфиденциальностиПолитика обработки персональных данныхПубличная оферта на реализацию издательской продукции
ЖурналыПодпискаАрхивКнигиПроекты
  • RuStore

© 1998-2026

  • Телефоны издательства:

  • +7 (495) 482-41-18
  • +7 (495) 482-43-29
  • Прямой телефон отдела подписки
    (только по вопросам заказов и доставки журналов)

  • +7 (800) 250-18-12
  • пн-пт с 10:00 до 18:00

  • Telegram
  • VK
info@mediasphera.ru
  • Почтовый адрес:

  • Издательство «Медиа Сфера»,
    а/я 54, Москва, Россия, 127238

  • RuStore

© 1998-2026