Half a Century of Research on Posttraumatic Stress Disorder: AScientometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
We conducted a scientometric analysis to outline clinical research on posttraumatic stress disorder (PTSD). Our primary objective was to perform a broad-ranging scientometric analysis to evaluate key themes and trends over the past decades. Our secondary objective was to measure research network performance. We conducted a systematic search in the Web of Science Core Collection up to 15 August 2022 for publications on PTSD. We identified 42,170 publications published between 1945 and 2022. We used CiteSpace to retrieve the co-cited reference network (1978-2022) that presented significant modularity and mean silhouette scores, indicating highly credible clusters (Q = 0.915, S = 0.795). Four major trends of research were identified: 'war veterans and refugees', 'treatment of PTSD/neuroimaging', 'evidence syntheses', and 'somatic symptoms of PTSD'. The largest cluster of research concerned evidence synthesis for genetic predisposition and environmental exposures leading to PTSD occurrence. Research on war-related trauma has shifted from battlefield-related in-person exposure trauma to drone operator trauma and is being out published by civilian-related trauma research, such as the 'COVID-19' pandemic impact, 'postpartum', and 'grief disorder'. The focus on the most recent trends in the research revealed a burst in the 'treatment of PTSD' with the development of Mhealth, virtual reality, and psychedelic drugs. The collaboration networks reveal a central place for the USA research network, and although relatively isolated, a recent surge of publications from China was found. Compared to other psychiatric disorders, we found a lack of high-quality randomized controlled trials for pharmacological and nonpharmacological treatments. These results can inform funding agencies and 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 | 0,040 | 0,165 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,100 | 0,138 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».