Research trends in esketamine for depression over the past decade: a bibliometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,298 | 0,341 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».