Bibliometric mapping of the landscape and structure of nutrition and depression research: visualization analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Numerous epidemiological studies have examined the relationship between dietary intake of specific foods or nutrients and the incidence of depression and have noted that nutrition has a significant impact on mental health. Therefore, the purpose of this study is to assess the state of research, the frontiers of research, and development trends in the field of nutrition and depression using bibliometric and visual analysis. METHODS: We collected publications on the topic of nutrition and depression from Scopus between 2002 and 2021. Subsequently, we utilized VOSviewer 1.6.18 and Microsoft Excel 2013 to perform bibliometric analysis and visualization. Bibliometric analysis involves retrieving documents from a singular database, such as SciVerse Scopus or Web of Knowledge, and subjecting them to quantitative and qualitative analysis. Notably, gray literature is not considered in bibliometric analysis. RESULTS: A total of 2171 publications on nutrition and depression were found between 2002 and 2021, namely 1855 (85.44%) original articles, 190 (8.75%) reviews, 38 (1.75%) letters, and 88 (4.05%) other types of publications. The most productive country was found to be the USA (n = 726; 33.44%), followed by Australia (n = 172; 7.92%), the United Kingdom (n = 158; 7.28%), China (n = 132; 6.08%), and Canada (n = 131; 6.03%). The remaining publications were from other countries (n = 852; 39.25%). According to the citation analysis, the retrieved papers were cited on an average of 26.6 times and had an h-index of 105 with 57,781 citations. The most frequent terms on the map include those related to (a) fatty acid links to depression and brain inflammation, (b) depression and eating disorders, and finally, (c) adherence to the Mediterranean diet and risk of depression. CONCLUSIONS: The current study was the first novel bibliometric analysis of nutrition and depression research that used data extracted from Scopus for visualization network mapping. In recent years, the theme "Mediterranean diet adherence and risk of depression" has been identified more frequently, indicating that studies in this field have garnered considerable attention and reflect the most recent scientific advances. Researchers should continue to investigate nutrition and depression, and we believe this study provides significant information for researchers, nutritionists, and clinicians.
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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 | 0,008 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,119 | 0,123 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».