Comprehensive bibliometric analysis of transcranial magnetic stimulation-based depression treatment from 2003 to 2022: Research hotspots and trends
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Depression has become a global public health problem. In recent years, transcranial magnetic stimulation (TMS) has gained considerable attention as a non-invasive treatment for depression. AIM: To investigate the research hotspots and trends in the field of TMS-based depression treatment from a bibliometric perspective. METHODS: Using the Web of Science Core Collection, articles published between 2003 and 2022 on TMS-based depression treatment were retrieved from the science citation index expanded. The publication trends and research hotspots were analyzed using VOSviewer, CiteSpace, and the bibliometric online analysis platform. Regression analysis was performed using Microsoft Excel 2021 to predict publication growth trends. RESULTS: We identified a total of 702 articles on TMS-based depression treatment with a predominance of clinical studies. Analysis of collaborative networks showed that the United States, the University of Toronto, and Daskalakis ZJ were identified as the most impactful country, institution, and researcher, respectively. In keyword burst analysis, it was found that theta burst stimulation (TBS), functional connectivity, and frequency were the most recent research hotspots. CONCLUSION: TMS provides a novel therapeutic option for patients with treatment-resistant depression. Neuroimaging technology enables more precise TMS treatment, while the novel TMS modality, TBS, enhances both therapeutic efficacy and patient experience in TMS-based depression treatment. The integration of neuroimaging techniques with TBS represents a promising research direction for advancing TMS-based depression treatment. This study presents systematic information and recommendations to guide future research on TMS-based depression treatment.
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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 | Observationnel | low |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | low |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,091 | 0,188 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».