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Enregistrement W4206192919 · doi:10.3390/ijerph19010353

Multimorbidity in the Elderly: A Systematic Bibliometric Analysis of Research Output

2021· review· en· W4206192919 sur OpenAlexaboutno aff
Xuan Zhou, Dan Zhang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTsinghua Shenzhen International Graduate SchoolNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésChinaMilestoneBibliometricsGeographyProsperityLibrary scienceRegional scienceMedicinePolitical scienceCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,097
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil0,148

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,097
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,006
Bibliométrie0,1750,185
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,440
Tête enseignante GPT0,560
Écart entre enseignants0,120 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
DomaineÉvaluation
GenreSynthèse

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

En bref

Citations31
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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