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Enregistrement W4402034563 · doi:10.1186/s12991-024-00517-x

Research landscape analysis on dual diagnosis of substance use and mental health disorders: key contributors, research hotspots, and emerging research topics

2024· article· en· W4402034563 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueAnnals of General Psychiatry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForensic psychiatryDual diagnosisGeriatric psychiatryMental healthKey (lock)Substance useDual (grammatical number)PsychiatryMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Substance use disorders (SUDs) and mental health disorders (MHDs) are significant public health challenges with far-reaching consequences on individuals and society. Dual diagnosis, the coexistence of SUDs and MHDs, poses unique complexities and impacts treatment outcomes. A research landscape analysis was conducted to explore the growth, active countries, and active journals in this field, identify research hotspots, and emerging research topics. METHOD: A systematic research landscape analysis was conducted using Scopus to retrieve articles on dual diagnosis of SUDs and MHDs. Inclusion and exclusion criteria were applied to focus on research articles published in English up to December 2022. Data were processed and mapped using VOSviewer to visualize research trends. RESULTS: A total of 935 research articles were found. The number of research articles on has been increasing steadily since the mid-1990s, with a peak of publications between 2003 and 2012, followed by a fluctuating steady state from 2013 to 2022. The United States contributed the most articles (62.5%), followed by Canada (9.4%). The Journal of Dual Diagnosis, Journal of Substance Abuse Treatment, and Mental Health and Substance Use Dual Diagnosis were the top active journals in the field. Key research hotspots include the comorbidity of SUDs and MHDs, treatment interventions, quality of life and functioning, epidemiology, and the implications of comorbidity. Emerging research topics include neurobiological and psychosocial aspects, environmental and sociocultural factors, innovative interventions, special populations, and public health implications. CONCLUSIONS: The research landscape analysis provides valuable insights into dual diagnosis research trends, active countries, journals, and emerging topics. Integrated approaches, evidence-based interventions, and targeted policies are crucial for addressing the complex interplay between substance use and mental health disorders and improving patient outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,600

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,150
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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