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Enregistrement W6977321263 · doi:10.60692/tz830-ra793

Global Research Mapping of Psycho-Oncology Between 1980 and 2021: A Bibliometric Analysis

2022· article· en· W6977321263 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBibliometricsProductivityQuality (philosophy)PsychosocialScientometricsScientific literature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Psycho-oncology is a cross-disciplinary and collaborative sub-specialty of oncology that focuses on the psychological, behavioral, ethical, and social aspects of cancer in clinical settings. The aim of this bibliometric study was to analyze and characterize the research productivity and trends in psycho-oncology between 1980 and 2021.In May 2022, the Scopus® database was searched for psycho-oncology-related publications using predetermined search keywords with specific restrictions. Lotka's law was applied to check the authors' productivity, while Bradford's law was used to assess the core journals in this field. The data was analyzed for different bibliometric indicators in the Biblioshiny package, an RStudio tool for bibliometric analysis.The initial search resulted in a total of 2,906 publications. Of which, 1,832 publications were included in the final analysis, published between 1980 and 2021. The analyzed publications were written by 7,363 authors from 74 countries and published in 490 journals. There has been a significant increase in psycho-oncology-related publications after 2010. The most productive year was 2021 (n = 365). The annual scientific growth rate was found to be 13.9%. The most relevant leading author in terms of publications was Luigi Grassi from the University of Ferrara, Italy (n = 42). Lotka's law found that the number of authors declined as the number of papers written increased. The core journals were Psycho-Oncology, Supportive Care in Cancer, and Journal of Psychosocial Oncology. The most frequently used author's keywords other than searching keywords were cancer, oncology, quality of life, depression, and anxiety. Recent psycho-oncology-related topics included mental health, COVID-19 infection in humans, people, pandemic, and tumor. The University of Sydney was the top-ranked institution. The leading country in terms of publications, citations, corresponding author country, and international collaboration was the United States of America (United States). The United States had the strongest collaboration with Australia and Canada.The research hotspots include mental health conditions and interventions in cancer patients. We identified international collaboration and research expenditure to be strongly associated with psycho-oncology research productivity. Researchers' collaboration, which is visible among developed countries, should be extended to low-income countries in order to expand psycho-oncology-related research and understanding.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devishigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0370,105
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,238 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Bibliométrie

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeObservationnel · Autre devis
Domainenon disponible
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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