Theme Trends and Knowledge Structure on Mobile Health Apps: Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Due to the widespread and unprecedented popularity of mobile phones, the use of digital medicine and mobile health apps has seen significant growth. Mobile health apps have tremendous potential for monitoring and treating diseases, improving patient care, and promoting health. OBJECTIVE: This paper aims to explore research trends, coauthorship networks, and the research hot spots of mobile health app research. METHODS: Publications related to mobile health apps were retrieved and extracted from the Web of Science database with no language restrictions. Bibliographic Item Co-Occurrence Matrix Builder was employed to extract bibliographic information (publication year and journal source) and perform a descriptive analysis. We then used the VOSviewer (Leiden University) tool to construct and visualize the co-occurrence networks of researchers, research institutions, countries/regions, citations, and keywords. RESULTS: We retrieved 2802 research papers on mobile health apps published from 2000 to 2019. The number of annual publications increased over the past 19 years. JMIR mHealth and uHealth (323/2802, 11.53%), Journal of Medical Internet Research (106/2802, 3.78%), and JMIR Research Protocols (82/2802, 2.93%) were the most common journals for these publications. The United States (1186/2802, 42.33%), England (235/2802, 8.39%), Australia (215/2802, 7.67%), and Canada (112/2802, 4.00%) were the most productive countries of origin. The University of California San Francisco, the University of Washington, and the University of Toronto were the most productive institutions. As for the authors' contributions, Schnall R, Kuhn E, Lopez-Coronado M, and Kim J were the most active researchers. The co-occurrence cluster analysis of the top 100 keywords forms 5 clusters: (1) the technology and system development of mobile health apps; (2) mobile health apps for mental health; (3) mobile health apps in telemedicine, chronic disease, and medication adherence management; (4) mobile health apps in health behavior and health promotion; and (5) mobile health apps in disease prevention via the internet. CONCLUSIONS: We summarize the recent advances in mobile health app research and shed light on their research frontier, trends, and hot topics through bibliometric analysis and network visualization. These findings may provide valuable guidance on future research directions and perspectives in this rapidly developing field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,080 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».