A Bibliometric Analysis of Stroke Caregiver Research from 1989 to 2022
Notice bibliographique
Résumé
Many stroke survivors suffer with varying degrees of disability and require assistance. Family members commonly act as informal caregivers, caring for these stroke survivors and ensuring care adherence. However, many caregivers reported a poor quality of life and physical and psychological distress. Due to these issues, multiple studies have been conducted to understand the experience of caregivers, the outcomes of caregiving, and interventional studies among caregivers. This study aims to explore the intellectual landscape of studies on stroke caregivers using bibliometric analysis. Studies with “stroke” and “caregiver” terms in the title were extracted from the Web of Sciences (WOS) database. The resulting publications were analysed using the ‘bibliometrix’ package in R. There were 678 publications analysed, dating from 1989 to 2022. The USA has the highest number of publications (28.6%), followed by China (12.1%) and Canada (6.1%). The most productive institution, journal and author were The University of Toronto (9.5%), ‘Topics in Stroke Rehabilitation’ journal (5.8%) and Tamilyn Bakas (3.1%), respectively. Co-occurrences keywords analysis revealed mainstream research on stroke survivors, burden, quality of life, depression, care, and rehabilitation, reflecting the timeless hotspot in the field. This bibliometric analysis helps us understand the current state of stroke caregiver research and its recent developments. This study can be used to evaluate research policies and promote international cooperation.
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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 | 0,013 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,205 | 0,327 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».