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Enregistrement W4408082526 · doi:10.4103/aam.aam_258_24

Trends and Insights in Cognitive Impairment and Depression Research: A Comprehensive Bibliometric Analysis

2025· article· en· W4408082526 sur OpenAlexaboutno aff
Feras Alsulaiman, Majed Alabdali, Danah Aljaafari, Safa I. Alzahrani, Rawan M. Alyahya, Mohammed Alshurem, Abdulla Alsulaiman, Omar Al Ghamdi

Notice bibliographique

RevueAnnals of African Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScopusBibliometricsDepression (economics)Thematic analysisMedicineCognitionChinaCognitive impairmentTracking (education)GerontologyMEDLINELibrary sciencePsychiatryPsychologySocial scienceGeographyPolitical scienceQualitative researchSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Cognitive impairment and depression are widespread, debilitating conditions that significantly impact quality of life and present major public health challenges. This study aimed to explore the intersection of cognitive impairment and depression, identifying trends, major contributors, influential studies, and emerging research subjects. METHODS: We conducted a bibliometric analysis using the Scopus database on July 21, 2024, covering the literature from 2000 to 2024. Data were extracted and analyzed using R (version 4.3.3) with the bibliometrix package and "biblioshiny" web interface for visualization. The analysis included assessing publication trends, identifying the leading authors, evaluating major journals, and tracking institutional contributions. Keyword co-occurrence and thematic tracking were used to explore the research focus subjects and evolving trends. RESULTS: Two thousand and fifty-one articles were identified, with annual scientific production showing a 7.71% growth rate, from 18 articles in 2000 to 195 articles in 2022. The average number of citations per article fluctuated, previously increasing but declining in recent years. The leading journals included the Journal of Affective Disorders and the American Journal of Geriatric Psychiatry . The leading authors were Zhang Y and Li Y, with significant contributions from the University of Toronto and the University of California. The USA led in article production, followed by China and Canada, with extensive international collaboration. The most cited document was that of Rock etal ., with 1336 citations. The keyword analysis highlighted "depression" as the most frequent term, and thematic tracking revealed distinct clusters of nonhuman and human research. DISCUSSION: This study's results inform future research guidelines and underscore the importance of interdisciplinary collaboration to address these interrelated conditions. It contributes to the existing literature by tracking the evolution and current state of research and guiding future studies toward emerging themes and gaps in this faculty.

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

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0340,083
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,295 · 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

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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