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Enregistrement W4411938982 · doi:10.56338/mppki.v8i7.7331

Global Research Trends in CBT for Children with ASD: A Bibliometric Analysis of Disparities Between Developed and Developing Countries

2025· article· en· W4411938982 sur OpenAlexaboutno aff
Vernando Yanry Lameky, La Saudi, Anita Apriliawati, Titin Sutini, Nurul Anjarwati, Mei Lestari Ika Widyyati

Notice bibliographique

RevueMedia Publikasi Promosi Kesehatan Indonesia (MPPKI) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChild Nutrition and Feeding Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ntroduction: Autism spectrum disorder (ASD) is a neurodevelopmental condition with an increasing global prevalence that demands effective intervention strategies. Cognitive behavioral therapy (CBT) is a well-researched approach for treating various co-occurring disorders in children with ASD. However, despite the growing volume of research, there remains a lack of comprehensive bibliometric analysis that maps global trends, thematic focus, and collaboration patterns in CBT-related ASD studies, highlighting a critical gap that this study seeks to address. Methods: This study used a bibliometric approach to analyze global research trends in CBT for treating children with ASD. It analyzed 148 articles published between 2007 and 2025. Data were collected from the Scopus database and analyzed using VOSviewer, Harzing's Publish or Perish, and Microsoft Excel. This bibliometric analysis provides a novel perspective by quantitatively mapping the evolution of research, identifying underexplored themes, and revealing disparities in scientific contributions between developed and developing countries, an area that has received limited attention in existing CBT-ASD literature. Results: The results showed a significant upward trend in publications on CBT for ASD since 2007, peaking by 2025. The United States, the United Kingdom, Canada, and Australia dominated the geographical distribution of research, whereas developing countries had limited contributions. Collaboration patterns revealed strong connections between developed countries, with the United States as the main center. This study focused on the effectiveness of CBT in managing anxiety disorders, improving social skills, and addressing comorbidities, such as obsessive-compulsive disorder and sleep problems. However, there are research gaps in the application of CBT for severe ASD and in the involvement of developing countries. Conclusion: This study offers a novel bibliometric insight into the evolution and focus of CBT research in ASD, highlighting underexplored areas for future inquiry. Its implications can be extended to health practitioners, policymakers, educators, and researchers. Future research should explore the adaptation of CBT to various cultural contexts and ASD severity, utilizing technological advancements and multidisciplinary collaboration to provide more inclusive and accessible interventions for children with ASD worldwide.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,1810,240
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,313 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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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