MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4411661421 · doi:10.3389/fpsyt.2025.1621830

Research trends in esketamine for depression over the past decade: a bibliometric analysis

2025· review· en· W4411661421 sur OpenAlexaboutno aff
Baozhou Zhang, Yifan Liu, Jinwei Zheng, Junping Chen

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHwa Mei Hospital, University of Chinese Academy of SciencesMedical Scientific Research Foundation of Zhejiang Province, China
Mots-clésDepression (economics)PsychologyMajor depressive disorderPsychiatryBibliometricsMedicineLibrary scienceMoodComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Patients suffering from depression frequently encounter extended periods of low moods and lack of enjoyment or enthusiasm for activities. It leads to suicidal thoughts and presents a potential hazard to their safety. Nowadays, there has been significant progress in researching the effectiveness and safety of esketamine in treating depression. Hence, this paper employs bibliometric analysis to investigate the evolution and future research trajectories of this domain. Methods: We utilize Excel, VOSviewer, and CiteSpace software to generate bibliometric network visualizations to analyze, construct, and quantitatively evaluate pertinent literature, which facilitates a lucid and intuitive presentation of the trends and frontiers in this research domain. Results: Annual publications increased from 2015 to 2024, totaling 925 articles, with 286 studies published in 2024. The USA published the most papers (n=308), followed by China (n=260) and Canada (n=114). Three of the top journals were Journal of Affective Disorders (n=56,IF=4.90), Frontiers in Psychiatry (n=38,IF=5.44), and International Journal of Neuropsychopharmacology (n=21,IF=4.50). The most published authors were McIntyre, Roger S (n=52), followed by Hashimoto, Kenji (n=49), Rosenblat, Joshua D (n=41). The keywords that have been relevant to the topic for the last decade are "treatment-resistant depression", "efficacy", "antidepressant" and "suicidal ideation". Conclusions: This bibliometric analysis showed a significant increase in research on the use of esketamine in the treatment of depression. The main focus of current research is still the assessment of long-term use safety. In addition, the huge difference in research resources between developed countries and low- and middle-income countries remains an unresolved issue.

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: Synthèse
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
Autre devishigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,591
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,2980,341
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,391 · 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.

Bibliométrie

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeObservationnel · Autre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in PsychiatryMême sujetTreatment of Major DepressionCatégorieBibliométrieTravaux en français237 207