Bibliometric Analysis of Alzheimer's Disease and Depression
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The link between Alzheimer's disease and depression has been confirmed by clinical and epidemiological research. Therefore, our study examined the literary landscape and prevalent themes in depression-related research works on Alzheimer's disease through bibliometric analysis. METHODS: Relevant literature was identified from the Web of Science core collection. Bibliometric parameters were extracted, and the major contributors were defined in terms of countries, institutions, authors, and articles using Microsoft Excel 2019 and VOSviewer. VOSviewer and CiteSpace were employed to visualize the scientific networks and seminal topics. RESULTS: The analysis of literature utilised 10,553 articles published from 1991 until 2023. The three countries or regions with the most publications were spread across the United States, China, and England. The University of Toronto and the University of Pittsburgh were the major contributors to the institutions. Lyketsos, Constantine G., Cummings, JL were found to make outstanding contributions. Journal of Alzheimer's Disease was identified as the most productive journal. Furthermore, "Alzheimer's", "depression", "dementia", and "mild cognitive decline" were the main topics of discussion during this period. LIMITATIONS: Data were searched from a single database to become compatible with VOSviewer and CiteSpace, leading to a selection bias. Manuscripts in English were considered, leading to a language bias. CONCLUSION: Articles on "Alzheimer's" and "depression" displayed an upward trend. The prevalent themes addressed were the mechanisms of depression-associated Alzheimer's disease, the identification of depression and cognitive decline in the early stages of Alzheimer's, alleviating depression and improving life quality in Alzheimer's patients and their caregivers, and diagnosing and treating neuropsychiatric symptoms in Alzheimer. Future research on these hot topics would promote understanding in this field.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,048 | 0,060 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 découle