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Enregistrement W4405819503 · doi:10.1007/s12144-024-06876-8

Knowledge Atlas and emerging trends on the impact of mindfulness on tumors: a bibliometric analysis

2024· article· en· W4405819503 sur OpenAlexaboutno aff
Zeqi Ji, Jinyao Wu, Huiting Tian, Qiuping Yang, Lingzhi Chen, Jiehui Cai, Daitian Zheng, Zhiyang Li, Yexi Chen

Notice bibliographique

RevueCurrent Psychology · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMindfulnessAtlas (anatomy)Clinical psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The affliction of tumors presents a formidable health challenge all over the world. Meanwhile, the possible therapeutic effects of mindfulness on tumors are gradually being explored. This article aims to conduct a bibliometric investigation into the potential impact of mindfulness on tumors. All related publications on mindfulness and tumors were retrieved from the Web of Science Core Collection database. Bibliometric analysis tools (Biblioshiny, Citespace, VOSviewer) and Microsoft Excel were employed to draw a knowledge atlas and emerging trends by analyzing the number of articles, authors, countries/regions, institutions, journals, articles, references, and keywords. A total of 1,125 articles on mindfulness and tumors were included from 2013 to 2022, with an annual growth rate of 15.63%. Most of these articles originated from the USA, China, and Canada. Psycho-Oncology and Mindfulness are both significant journals in this field on a global scale. Carlson LE stands out as the most influential, with the highest number of publications and citations. Breast cancer is the most studied cancer in mindfulness-based interventions. Quality of life, stress reduction, depression and anxiety are hot topics of research. Mindfulness may play an valuable role in cancer treatment. Further exploration may focus on the underlying mechanisms of mindfulness on tumors. This bibliometric analysis describes the current state and hotspots in this field and provides crucial leads for future scientific strategies and research directions.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,746
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,2540,277
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,378 · 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

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique · Synthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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