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Enregistrement W4285386244 · doi:10.3389/fpsyt.2022.936009

Top 100 Cited Papers on Premenstrual Syndrome/Premenstrual Dysphoric Disorder: A Bibliometric Study

2022· review· en· W4285386244 sur OpenAlexaboutno aff
Mingzhou Gao, Hao Zhang, Changlin Wang, Xiangyu Mou, Qingjun Zhu, Jieqiong Wang, Dongmei Gao

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMenstrual Health and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Shandong ProvinceNational Natural Science Foundation of ChinaShandong University
Mots-clésPremenstrual dysphoric disorderPsychiatryEpidemiologyObstetrics and gynaecologyMedicineAlternative medicineWeb of scienceMental healthFamily medicineMeta-analysisMenstrual cyclePregnancyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Premenstrual syndrome/premenstrual dysphoric disorder is a serious condition affecting women worldwide, causing clinically significant distress or interference. Therefore, solving these diseases has become the utmost concern worldwide, culminating in numerous studies. In this study, we performed bibliometric analysis on the 100 most cited papers with the aim of identifying research hot spots and trends in this field. Methods: We screened the Science Citation Index Expanded (SCIE) of Web of Science (WOS) to identify the top 100 cited studies on PMS/PMDD. Next, we analyzed relevant literature from various journals, countries/regions, institutions, authors, and keywords. Finally, we used VOSviewer and Citespace software to generate knowledge maps and identify hot spots and trends. Results: The top 100 highly cited studies were published in 55 journals, between 1999 and 2017, across 24 countries/regions around the world. Most articles were published in Obstetrics and Gynecology, whereas Psych neuroendocrinology had the largest average number of citations per paper. The United States had the highest number of publications, followed by England, Canada, and Sweden. The top three institutions that published the highly cited literature were the University of Pennsylvania, Yale University, and National Institute of Mental Health (NIMH). Obstetrics, Gynecology, Psychiatry, and Reproductive Biology were the main research directions, whereas the top 10 Co-occurrence of Keywords included double-blind, fluoxetine, efficacy, prevalence, epidemiology, phase sertraline treatment, depression, progesterone, placebo, and placebo-controlled trial. Results from cluster analysis indicated that more comprehensive epidemiology and steroid pathogenesis have gradually become the hot spots and trends. Conclusion: These findings demonstrated that bibliometric analysis can intuitively and rapidly reveal the frontiers and hot spots of research in PMS/PMDD. Notably, epidemiology, steroid pathogenesis, GABAA receptor delta subunits, and double-blind placebo-controlled trials are potential areas of focus for future research.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0550,077
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,318 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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