Intellectual disability and COVID-19: A bibliometric review
Notice bibliographique
Résumé
Background: During the COVID-19 pandemic, the vulnerabilities of certain groups of people have been highlighted, such as people with intellectual disability (ID). Although related research on ID has developed rapidly during the COVID-19 pandemic, the quantitative analysis of those research results has not been systematically performed through bibliometric analysis. Bibliometric analysis is a useful and rigorous method to explore large volumes of research data, and it allows researchers to extract quantitative information on distribution by author, time, country, and journal. Aim: The aim of the present study is to comprehensively analyze the current status and developing trends in publications on ID research related to and conducted during the COVID-19 pandemic. Methods: A bibliometric analysis was performed using the Web of Science database. Biblioshiny software was used to analyze and visualize the following information: main information of dataset, annual scientific production, journals which published the most relevant sources, most-cited authors, most-cited countries, most-cited global documents, word-cloud of keywords authors have used, and both the co-occurrence and co-citation networks. Results: A total of 450 publications were included. The average number of citations per document was 5.104. Among the top three journals, Journal of Applied Research in Intellectual Disabilities published 32 articles, Journal of Intellectual Disability Research published 29 articles, and British Journal of Learning Disabilities published 17 articles. The article with the title COVID-19 and People with Intellectual Disability: Impact of a Pandemic was the most cited with total 144 citations The United Kingdom had the most publications and had strong cooperative relationships with the United States, Canada, and Australia. The most popular keywords included mental health, autism, developmental disability, and lockdown. Thematic map analysis identified several possible clusters, including telemedicine, physical activities, and mental health. Conclusion: The present study provides a better understanding in this research field and may help clinicians, researchers and stakeholders to obtain more comprehensive view of ID and COVID-19. The insights gained from this analysis could inform future research.
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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 | 0,012 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,192 | 0,226 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».