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背景：酪氨酸激酶抑制剂（TKI）在多种肿瘤的治疗中取得了革命性的成果，每年都有大量关于该主题的研究发表，一些已发表的综述为我们了解TKI提供了很大的价值，但对TKI研究的知识结构、文献计量分析和可视化结果的研究尚不足。目的：本文旨在通过共词分析和文献可视化的方法，探究TKI研究的知识结构、热点和演变趋势，帮助该领域的研究者全面了解现状和趋势。方法：从Web of Science中检索2016年至2020年发表的所有关于TKI的学术论文，通过统计论文中的关键词，通过提取关键词间的共现关系生成共词网络，然后通过计算整体网络和局部网络的网络指标，对社区进行细分，识别TKI研究的子方向。绘制了关联网络拓扑结构，包括TKIs子方向内和子方向之间的网络，揭示不同子方向之间的关联和结构。此外，我们结合关键词的爆发权重和持续时间来检测关键词爆发，以揭示TKIs研究重点的变化。最后，生成演化脉络和战略图以揭示TKIs研究趋势。结果：从5584篇论文标题中获得6782个独特词（总频率26,175）。最后，经讨论，以10为阈值，选取296个高频词，总频率占比65.41%（17,120/26,175）。对爆发学科的分析发现，TKIs研究的爆发词数量每年都在变化，尤其是在2019年和2020年，例如HER2、吡咯替尼、二代测序、免疫治疗、ALK-TKI、ALK重排。通过网络计算，TKIs共词网络分为6个社区：C1（非小细胞肺癌）、C2（靶向治疗）、C3（慢性粒细胞白血病）、C4（HER2）、C5（药代动力学）、C6（ALK）。脉络图显示出非小细胞肺癌脉络、慢性粒细胞白血病脉络、肾细胞癌脉络、慢性淋巴细胞白血病脉络等几个清晰且连续的演变趋势。在战略图中，C1（非小细胞肺癌）为核心方向，位于第一象限，C2（靶向治疗）正好位于第一与第四象限的交界处，即C2处于发展阶段；C3（慢性粒细胞白血病）、C4（HER2）、C5（药代动力学）均尚未成熟，位于第三象限。结论：通过共词分析和文献可视化，揭示了2016年至2020年TKIs研究的热点、知识结构和发展趋势。TKI研究主要集中于针对不同肿瘤的靶向治疗，
酪氨酸激酶抑制剂的全球研究趋势
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