A Bibliometric Analysis of Global Research on Dementia and its Cognitive Function
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Dementia is a neurocognitive disease manifested by progressive and global declination in cognition. However, there is a lack of visualization analysis on research in the field of dementia and cognitive function. To evaluate the impact and compare the scholarly work output and productivity among organizations, bibliometrics was used. Material and methods Literature related to dementia and cognitive function were searched from Scopus database. In the area of dementia bibliometrics was used to analyze the leading authors, the journals with higher citation, higher collaboration between the countries, and keywords. Scopus analysis and Biblioshiny R-package were used in the analysis of country collaboration and global cited documents. Results: Total 1753 articles were identified from Scopus database and among these 425 articles were included in the study on basis of inclusion criteria. United states, China and Japan has the highest productivity and China, USA, Australia, Canada and Indonesia and has strong collaboration. The research hotspots in this field focused on Dementia and its impact on cognitive function. According to Lotka’s Law the studies in the field of dementia is limited and need to be conducted further. Conclusion: Dementia is a major public health issues in India and this study has thrown light on all articles which has manifested the current trends and important areas of research on dementia. After an intensive analysis the study concluded that there is still a gap in international collaboration among leading countries. In India dementia can be a research gray area and focus of future attention.
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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 | 0,010 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,169 | 0,184 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».