Progress and prospects of Parkinson’s disease with depression research: A global bibliometric analysis based on CiteSpace
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Parkinson's disease (PD) is a common neurodegenerative disorder marked by motor impairments such as stiffness, involuntary shaking, and slowed movement. In addition, PD patients frequently experience nonmotor symptoms, especially depression. This study uses a mixed-methods scientometric analysis to review global research trends and advancements in PD and depression. This analysis is vital for clinicians, researchers, and policymakers, identifying knowledge gaps and directing future research efforts. METHODS: We conducted a comprehensive literature review on PD and depression using the Web of Science database from 2004 to 2023, facilitated by CiteSpace 6.1.R6. Our analysis examined collaborations among authors, institutions, countries, and keywords, incorporating insights from RCTs and qualitative studies. We calculated effect sizes and confidence intervals with precision. Ethical approval was not required as the study used publicly available data without personal information. RESULTS: Our analysis included 3048 research papers and 915 reviews, involving 17,927 authors and 12,466 institutions. The United States and the University of Toronto led in publications. Studies revealed significant effect sizes with narrow confidence intervals, particularly on the prevalence and impact of depression in PD patients. High-frequency keywords included "Parkinson's disease," "depression," "quality of life," "non-motor symptom," and "dementia." Visual mapping identified critical research nodes and future directions. CONCLUSION: Over the past 2 decades, research on the PD-depression link has accelerated. Our analysis highlights prevailing trends and critical areas, providing evidence-based recommendations for therapeutic strategies. This study offers valuable insights for clinicians and researchers, emphasizing future research priorities to improve patient outcomes.
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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.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
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 | 0,031 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,229 | 0,310 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découleClassification
machine, non validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».