Research trends and hotspots in the mental health of widowed older adults: a bibliometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The mental health of widowed older adults has garnered increasing research attention due to its profound impact on well-being and quality of life. Despite growing scholarly interest, a comprehensive bibliometric analysis of evolving research trends, key topics, and knowledge structures remains scarce. This study aims to identify key research themes, emerging trends, and interdisciplinary linkages to inform future studies on the mental health of widowed older adults. Methods: A bibliometric analysis was conducted using data from the Web of Science Core Collection (2004-2024). CiteSpace, VOSviewer, and the R package "Bibliometrix" were utilized to visualize publication trends, country and author collaborations, keyword co-occurrences, theme analysis, and emerging research topics. Results: A total of 891 articles were analyzed. The United States produced the highest number of publications, followed by China and the United Kingdom, with the United States, England, and Canada exhibiting strong research collaborations. Depression, prevalence and mental health were identified as core research themes, while life satisfaction and social support emerged as growing areas of interest. Citation burst and thematic evolution analyses revealed shifting scholarly interest from clinical and diagnostic concerns towards psychosocial adaptation and person-centered approaches over time. Conclusion: This bibliometric study systematically maps the research landscape, hotspots, and emerging trends in the mental health of widowed older adults over the past two decades. The findings provide valuable insights for researchers seeking to identify key research directions, foster interdisciplinary collaborations, and develop targeted interventions to support the mental well-being of widowed older adults.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,195 | 0,242 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».