Global research trends and hotspots in Parkinson’s disease psychosis: a 25-year bibliometric and visual analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Parkinson’s disease psychosis (PDP) is one of the most severe and disabling non-motor symptoms in the progression of Parkinson’s disease (PD), significantly impacting the prognosis of PD patients. In recent years, there has been an increase in literature on PDP. However, bibliometrics has rarely been applied to PDP research. This study provides an overview of the current state of PDP research and predicts future trends in this field. Methods The literature search was conducted using the Web of Science Core Collection, with the search terms (Parkinson* AND (psychotic* OR hallucination* OR illusion* OR delusion* OR misperception* OR psychosis OR psychoses)). VOSviewer and CiteSpace software were employed to perform bibliometric analysis and visual representation of the search results. Results A total of 603 articles were effectively included. Since 2017, there has been a significant upward trend in publications related to PDP. The United States, the United Kingdom, and Canada were the top three contributing countries in terms of publication volume, with France also having a strong influence in this field. Movement Disorders and King’s College London included and published the most articles on PDP. The paper titled “Hallucinations in Parkinson’s Disease: Prevalence, Phenomenology, and Risk Factors” received the highest number of citations and average citations. Cluster analysis results identified brain, prevalence, connectivity, and atypical antipsychotics as key hotspots in this field. High-frequency keywords were grouped into three themes: neurobiology, therapeutic strategies, and symptom research. Among them, pimavanserin, risk, and functional connectivity have been the most studied areas in the past 7 years and are likely to remain key topics in future research. Conclusion Research on PDP has garnered increasing attention. This study visualizes PDP research over the past 25 years to analyze global hotspots and trends. It offers researchers a valuable perspective for identifying key topics and understanding research trajectories in this expanding field.
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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 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,275 | 0,287 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».