Multimorbidity in the Elderly: A Systematic Bibliometric Analysis of Research Output
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to analyze the progression and trends of multimorbidity in the elderly in China and internationally from a bibliometric perspective, and compare their differences on hotspots and research fronts. METHODS: Publications between January 2001 and August 2021 were retrieved from WOS and CNKI databases. Endnote 20 and VOSviewer 1.6.8 were used to summarize bibliometric features, including publication years, journals, and keywords, and the co-occurrence map of countries, institutions, and keywords was drawn. RESULTS: 3857 research papers in English and 664 research papers in Chinese were included in this study. The development trends of multimorbidity in the elderly are fully synchronized in China and other countries. They were divided into germination period, development period, and prosperity period. Research literature in English was found to be mainly focused on public health, and the IF of the literature is high; In China, however, most research papers are in general medicine and geriatrics with fewer core journals. Co-occurrence analysis based on countries and institutions showed that the most productive areas were the United States, Canada, the United Kingdom, and Australia, while the Chinese researchers have made little contribution. The clustering analysis of high-frequency keywords in China and around the globe shows that the hotspots have shifted from individual multimorbidity to group multimorbidity management. Sorting out the top 10 highly cited articles and highly cited authors, Barnett, K's article published in Lancet in 2012 is regarded as a milestone in the field. CONCLUSION: Multimorbidity in the elderly leads to more attention in the world. Although China lags behind global research the research fronts from disease-centered to patient-centered, and individual management to population management is consistent.
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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 | 0,028 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,175 | 0,185 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».