Evidence on yoga for health: A bibliometric analysis of systematic reviews
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To support the research agenda in yoga for health by comprehensively identifying systematic reviews of yoga for health outcomes and conducting a bibliometric analysis to describe their publication characteristics and topic coverage. METHODS: We searched 7 databases (MEDLINE/PubMed, Embase, PsycINFO, CINAHL, AMED, the Cochrane Database of Systematic Reviews, and PROSPERO) from their inception to November 2019 and 1 database (INDMED) from inception to January 2017. Two authors independently screened each record for inclusion and one author extracted publication characteristics and topics of included reviews. RESULTS: We retrieved 2710 records and included 322 systematic reviews. 157 reviews were exclusively on yoga, and 165 were on yoga as one of a larger class of interventions (e.g., exercise). Most reviews were published in 2012 or later (260/322; 81 %). First/corresponding authors were from 32 different countries; three-quarters were from the USA, Germany, China, Australia, the UK or Canada (240/322; 75 %). Reviews were most frequently published in speciality journals (161/322; 50 %) complementary medicine journals (66/322; 20 %) or systematic review journals (59/322; 18 %). Almost all were present in MEDLINE (296/322; 92 %). Reviews were most often funded by government or non-profits (134/322; 42 %), unfunded (74/322; 23 %), or not explicit about funding (111/322; 34 %). Common health topics were psychiatric/cognitive (n = 56), cancer (n = 39) and musculoskeletal conditions (n = 36). Multiple reviews covered similar topics, particularly depression/anxiety (n = 18), breast cancer (n = 21), and low back pain (n = 16). CONCLUSIONS: Further research should explore the overall quality of reporting and conduct of systematic reviews of yoga, the direction and certainty of specific conclusions, and duplication or gaps in review coverage of topics.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,132 | 0,515 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,250 | 0,275 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».