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Enregistrement W2954517337 · doi:10.3390/ijerph16132255

Indices of Change, Expectations, and Popularity of Biological Treatments for Major Depressive Disorder between 1988 and 2017: A Scientometric Analysis

2019· article· en· W2954517337 sur OpenAlexaff
Bach Xuan Tran, Giang Hai Ha, Giang Thu Vu, Long Hoang Nguyen, Carl A. Latkin, Kalpana Nathan, Roger S. McIntyre, Cyrus S. H. Ho, Wilson Tam, Roger Ho

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVagus Nerve Stimulation Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVenlafaxineSertralineMajor depressive disorderAgomelatinePsychologyFluoxetineEscitalopramParoxetineMirtazapinePsychiatryMilnacipranAntidepressantDuloxetineCitalopramMedicineMoodInternal medicineAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Major Depressive Disorder (MDD) is the most common psychiatric disorder with high prevalence and disease burden. Biological treatments of MDD over the last several decades include a wide range of antidepressants and neurostimulation therapies. While recent meta-analyses have explored the efficacy and tolerability of antidepressants, the changing trends of biological treatments have not been evaluated. Our study measured the indices of change, expectations, and popularity of biological treatments of MDD between 1988 and 2017. METHODS: We performed a scientometric analysis to identify all relevant publications related to biological treatments of MDD from 1988 to 2017. We searched the Web of Science websites for publications from 1 January 1988 to 31 December 2017. We included publications of fluoxetine, paroxetine, citalopram, sertraline, amitriptyline, fluvoxamine, escitalopram, venlafaxine, duloxetine, milnacipran, desvenlafaxine, levomilnacipran, clomipramine, nortriptyline, bupropion, trazodone, nefazodone, mirtazapine, agomelatine, vortioxetine, vilazodone, electroconvulsive therapy (ECT), repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS), vagus nerve stimulation (VNS), deep brain stimulation (DBS), and transcranial direct current stimulation (tDCS). We excluded grey literature, conference proceedings, books/book chapters, and publications with low quality as well as publications not related to medicine or human health. The primary outcomes assessed were indices of change, expectations, and popularity. RESULTS: Of 489,496 publications identified, we included 355,116 publications in this scientometric analysis. For the index of change, fluoxetine, sertraline and ECT demonstrated a positive index of change in 6 consecutive periods. Other neurostimulation therapies including rTMS, VNS, DBS and tDCS had shown a positive index of change since 1998. We calculated the index of change of popularity index (PI), which indicates that from 2013 to 2017, the number of publications on tricyclic antidepressants (TCAs) and monoamine oxidase inhibitors (MAOIs) were reduced by 85.0% and 81.3% respectively, as compared with the period 2008-2012. For the index of expectation, fluoxetine and ECT showed the highest index of expectations in six consecutive periods and remained the highest in 2013-2017. For popularity, the three antidepressants with highest PI were fluoxetine (4.01), paroxetine (2.09), and sertraline (1.66); the three antidepressants with lowest PI were desvenlafaxine (0.08), vilazodone (0.04) and levomilnacipran (0.03). Among neurostimulation therapies, ECT has the highest PI (2.55), and tDCS the lowest PI (0.14). The PI of SSRI remained the highest among all biological treatments of MDD in 2013-2017. In contrast, the PI of ECT was reduced by approximately 50% during the period 2008 to2012 than that in the period 2013 to 2017. CONCLUSIONS: This scientometric analysis represents comprehensive evidence on the popularity and change in prospects of biological treatments for MDD from 1988 to 2017. The popularity of SSRI peaked between 1998 and 2002, when their efficacy, tolerability and safety profile allowed them to replace the TCAs and MAOIs. While the newer neurostimulation therapies are gaining momentum, the popularity of ECT has sustained.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,331
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,158 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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