A bibliometric and visual analysis of cognitive function in bipolar disorder from 2012 to 2022
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Bipolar disorder (BD) is a chronic psychiatric disorder that combines hypomania or mania and depression. The study aims to investigate the research areas associated with cognitive function in bipolar disorder and identify current research hotspots and frontier areas in this field. Methodology Publications related to cognitive function in BD from 2012 to 2022 were searched on the Web of Science Core Collection (WoSCC) database. VOSviewer, CiteSpace, and Scimago Graphica were used to conduct this bibliometric analysis. Results A total of 989 articles on cognitive function in BD were included in this review. These articles were mainly from the United States, China, Canada, Spain and the United Kingdom. Our results showed that the journal “Journal of Affective Disorders” published the most articles. Apart from “Biploar disorder” and “cognitive function”, the terms “Schizophrenia”, “Meta analysis”, “Rating scale” were also the most frequently used keywords. The research on cognitive function in bipolar disorder primarily focused on the following aspects: subgroup, individual, validation and pathophysiology. Conclusions The current concerns and hotspots in the filed are: “neurocognitive impairment”, “subgroup”, “1st degree relative”, “mania”, “individual” and “validation”. Future research is likely to focus on the following four themes: “Studies of the bipolar disorder and cognitive subgroups”, “intra-individual variability”, “Validation of cognitive function tool” and “Combined with pathology or other fields”.
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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 | 0,009 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,248 | 0,250 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 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) | 0,011 | 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 ».