A bibliometric analysis of the knowledge related to mental health during and post COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Objective: COVID-19 led to a horrific global pandemic, with strict lockdowns and prolonged indoor stays increasing the risk of mental health problems, affecting people of different ages, genders, regions, and types of work to varying degrees. This study provides a bibliometric summary of the knowledge map related to mental health during and post COVID-19 pandemic. Methods: Publications related to mental health during and post COVID-19 pandemic were searched in the Web of Science Core Collection (WoSCC) database through March 19, 2024. After screening the search results, the literature included in the final was first quantitatively analyzed using GraphPad Prism software and then visualized using VOSviewer, CiteSpace, and R (the bibliometrix package). Results: The 7,047 publications from 110 countries were included, with the highest number of publications from China and the United States, and the number of publications related to mental health during and post the COVID-19 pandemic increased annually until 2023, after which it began to decline. The major institutions were University of Toronto, University of London, Harvard University, King's College London, University College London, University of California System, University of Melbourne, Institut National De La Sante Et De La Recherche Medicale (Inserm), Mcgill University, and University of Ottawa; Frontiers in Psychiatry had the highest number of publications, and the Journal of Affective Disorders had the highest number of co-citations; 36,486 authors included, with Xiang, Yu-Tao, Cheung, Teris, Chung, Seockhoon published the most papers, and World Health Organization, Kroenke K, and Wang CY were the most co-cited; epidemiologically relevant studies on mental health related to COVID-19, and the importance of mental health during normalized epidemic prevention and control are the main directions of this research area, especially focusing on children's mental health; "pandemic," "sars-cov-2," "epidemic," "depression," "coronavirus anxiety," "anxiety," "longitudinal," "child," "coronavirus anxiety," "longitudinal," "child," and "coronavirus" are the top keywords in recent years. Conclusion: This comprehensive bibliometric study summarizes research trends and advances in mental health during and after the COVID-19 Pandemic. It serves as a reference for mental health research scholars during and after the COVID-19 pandemic, clarifying recent research preoccupations and topical directions.
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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 | 0,006 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,181 | 0,236 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».