A Scientometrics Analysis and Visualization of Depressive Disorder

科学计量学 共病 文献计量学 重性抑郁障碍 萧条(经济学) 数据科学 临床心理学 精神科 计算机科学 心理学 医学 认知 数据挖掘 图书馆学 宏观经济学 经济
作者
Dong Xu,Yilun Wang,Kun-Tang Wang,Yue Wang,Xinran Dong,Jie Tang,Yuan‐Lu Cui
出处
期刊:Current Neuropharmacology [Bentham Science Publishers]
卷期号:19 (6): 766-786 被引量:100
标识
DOI:10.2174/1570159x18666200905151333
摘要

Multiple studies on the pathomechanisms of depressive disorder and antidepressants have been reported. However, literature involving scientometric analysis of depressive disorder is sparse. Here, we use scientometric analysis and a historical review to highlight recent research on depression. We use the former to examine research on depressive disorders from 1998 to 2018. The latter is used to identify the most frequent keywords in keyword analysis, as well as explore hotspots and depression trends. Scientometric analysis uncovered field distribution, knowledge structure, research topic evolution, and topics emergence as main explorations in depressive disorder. Induction factor, comorbidity, pathogenesis, therapy and animal models of depression help illustrate occurrence, development and treatment of depressive disorder. Scientometric analysis found 231,270 research papers on depression, a 4-fold increase over the last 20 years. These findings offer a vigorous roadmap for further studies in this field.
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