Knowledge mapping of prodromal Parkinson’s disease: A bibliometric review and analysis (2000–2023)
Notice bibliographique
Résumé
The prodromal period of Parkinson's disease (PD) is currently a hot topic in PD research. However, no bibliometric analysis has been conducted in this research field. This study aimed to provide a comprehensive overview of the status, hotspots, and trends in the prodromal period of PD using bibliometrics. CiteSpace and visualization of similarities viewer were used to analyze articles and reviews on the prodromal period of PD in the Web of Science Core Collection (WoSCC) database. We analyzed the data on countries, institutions, journals, authors, keywords, and cited references. In total, 909 articles from 65 countries, including the United States (n = 265, 29.15%) and Germany (n = 174, 19.14%), were included. The number of articles and reviews related to the prodromal period of PD has increased yearly. The University of Tubingen (n = 45, 4.95%), McGill University (n = 33, 3.63%), and University of London (n = 33, 3.63%) were the research institutions with the most published studies. Movement Disorders is the journal with the largest number of published papers (n = 98, 10.8%) and the most cited publications (co-citation = 7035). These publications are from 4681 authors, with Berg (n = 49, 5.39%) and Postuma (n = 40, 4.40%) publishing the most publications, and Postuma's study (n = 1206) having the most citations. Studying the nonmotor symptoms of PD precursors is a major topic in this research field. This is the first bibliometric study to comprehensively summarize the research trends and developments in the prodromal period of PD. This information identifies recent research frontiers and hotspots and provides a reference for scholars studying the prodromal period of PD.
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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 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,157 | 0,182 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».