Examining the Representation of South Asian Populations in Substance Addiction Research: A Bibliometric Analysis From 2014 to 2024
Notice bibliographique
Résumé
Substance addiction is a major global health concern, yet South Asian populations remain underrepresented in research, limiting understanding of how addiction affects these communities. Therefore, this study aimed to evaluate substance addiction research productivity in South Asian populations through a 10-year bibliometric analysis (2014-2024). A systematic PubMed search identified 1,320 research publications that met the inclusion criteria. Extracted data included annual publication counts, article type, five-year journal impact factor (JIF), citation counts, and country of publication. South Asian populations were examined both as a whole and as specific subgroups from Afghanistan, Bangladesh, Bhutan, India, the Maldives, Nepal, Pakistan, and Sri Lanka. Annual publications showed a significant upward trend (slope=3.73 studies/year, p=0.016), increasing from 124 in 2014 to 164 in 2024. The highest number of studies was conducted on the Indian population (n=873; 66.1%), which was also the only group to show a significant growth trend (slope=3.13 studies/year, p=0.03). Additionally, most publications were original research articles (58.9%), with a mean five-year JIF of 4.87 and an average of 30.5 citations per article. Populations from Afghanistan and India had the highest values for these metrics, while the rest remained underrepresented. Furthermore, India (n=494) and the United States (n=332) were the top countries of publication, together producing 63% of all research. Notably, six of the top 10 publishing countries were outside South Asia. In conclusion, research on substance addiction in South Asian populations has grown significantly over the past decade but remains heavily skewed toward India, with other groups underrepresented in both research quantity and quality. Through identifying these trends, this study highlights critical gaps and priorities for more equitable research.
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 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 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,093 | 0,126 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 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) | 0,002 | 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 ».