Mental Health Research During the COVID-19 Pandemic: Focuses and Trends
Notice bibliographique
Résumé
Background: The COVID-19 pandemic has profoundly influenced the world. In wave after wave, many countries suffered from the pandemic, which caused social instability, hindered global growth, and harmed mental health. Although research has been published on various mental health issues during the pandemic, some profound effects on mental health are difficult to observe and study thoroughly in the short term. The impact of the pandemic on mental health is still at a nascent stage of research. Based on the existing literature, we used bibliometric tools to conduct an overall analysis of mental health research during the COVID-19 pandemic. Method: Researchers from universities, hospitals, communities, and medical institutions around the world used questionnaire surveys, telephone-based surveys, online surveys, cross-sectional surveys, systematic reviews and meta-analyses, and systematic umbrella reviews as their research methods. Papers from the three academic databases, Web of Science (WOS), ProQuest Academic Database (ProQuest), and China National Knowledge Infrastructure (CNKI), were included. Their previous research results were systematically collected, sorted, and translated and CiteSpace 5.1 and VOSviewers 1.6.13 were used to conduct a bibliometric analysis of them. Result: Authors with papers in this field are generally from the USA, the People's Republic of China, the UK, South Korea, Singapore, and Australia. Huazhong University of Science and Technology, Hong Kong Polytechnic University, and Shanghai Jiao Tong University are the top three institutions in terms of the production of research papers on the subject. The University of Toronto, Columbia University, and the University of Melbourne played an important role in the research of mental health problems during the COVID-19 pandemic. The numbers of related research papers in the USA and China are significantly larger than those in the other countries, while co-occurrence centrality indexes in Germany, Italy, England, and Canada may be higher. Conclusion: We found that the most mentioned keywords in the study of mental health research during the COVID-19 pandemic can be divided into three categories: keywords that represent specific groups of people, that describe influences and symptoms, and that are related to public health policies. The most-cited issues were about medical staff, isolation, psychological symptoms, telehealth, social media, and loneliness. Protection of the youth and health workers and telemedicine research are expected to gain importance in the future.
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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 | 0,035 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,079 | 0,151 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».