Bibliometric analysis of published articles on perinatal anxiety from 1920 to 2020
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Trends and gaps in perinatal anxiety research remain unknown. The objective of this bibliometric review was to analyze the characteristics and trends in published research on perinatal anxiety to inform future research. METHODS: All published literature in Web of Science on perinatal anxiety from January 1, 1920 to December 31, 2020 were screened by two reviewers. VOSViewer was utilized to visualize linkages between publications. Bibliometric data were extracted from abstracts. RESULTS: The search strategy identified 4561 publications. After screening, 2203 publications related to perinatal anxiety were used for the visualization analysis. For the bibliometric data, 1534 publications had perinatal anxiety as a primary focus. There were 7910 different authors, over half named only once (55.5 %), from 63 countries. 495 journals were identified, with over half (56.0 %) publishing only one article. Most articles were published between 2011 and 2020 (75.9 %). In terms of perinatal timing, over half (54.2 %) published on antenatal anxiety. Only 6.0 % of studies reported on perinatal anxiety in fathers and 56.5 % also reported on perinatal depression. LIMITATIONS: Web of Science was solely used, and manual screening of each publication was required. CONCLUSION: This bibliometric analysis found: (1) perinatal anxiety is a growing field of research, with publications increasing over time; (2) there is variation in authors and journals; (3) over half of the publications focus on antenatal anxiety; (4) paternal anxiety is understudied; and (5) only 6 % of publications came from low and lower-middle income countries. Gaps related to maternal postnatal anxiety and paternal perinatal anxiety exist.
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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 | 0,004 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,132 | 0,162 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».