REVISTA COLINCING | ISSN: 3103-1498
Vol. 1 Nº 2, julio-diciembre 2025, pp. e9
DOI: https://doi.org/10.61347/rcem.v1i2.e9
1 | https://estudios.colincing.org/
Salud móvil para el tratamiento de ansiedad y depresión en
poblaciones vulnerables: un enfoque bibliométrico
Mobile health for the treatment of anxiety and depression in
vulnerable populations: a bibliometric approach
Josselyn Nicole Muñoz Díaz
I*
nicole.munozd@udc.es
https://orcid.org/0009-0005-5857-2436
Correspondencia: nicole.munozd@udc.es
Artículo de Revisión
Recibido: 12 de junio del 2025 Aceptado: 25 de julio del 2025 Publicado: 5 de agosto del 2025
I. Master Universitario en Terapias Psicológicas de Tercera Generación. Maestrante,
Universidade da Coruña. La Coruña, España.
Cómo citar este artículo:
Muñoz, J. (2025). Salud móvil para el tratamiento de ansiedad y depresión en poblaciones vulnerables: un enfoque
bibliométrico. Revista Colincing de Estudios Multidisciplinarios, 1(2), e9. https://doi.org/10.61347/rcem.v1i2.e9
Copyright:
Derechos de autor 2025 Josselyn Nicole Muñoz Díaz.
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0 (CC BY-NC 4.0)
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DOI: https://doi.org/10.61347/rcem.v1i2.e9
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Resumen: El creciente uso de tecnologías móviles en la atención de la salud mental ha
impulsado el desarrollo de intervenciones m-Health dirigidas al tratamiento de la ansiedad y la
depresión en poblaciones vulnerables. Este estudio tuvo como objetivo analizar la evolución,
características y dinámicas de la producción científica sobre m-Health para el tratamiento de
la ansiedad y la depresión en poblaciones vulnerables. Para ello, se utilizó un enfoque
cuantitativo y descriptivo, además se recuperaron 2921 documentos de la base de datos Scopus
mediante una estrategia de búsqueda basada en términos relacionados con salud móvil,
trastornos mentales y grupos vulnerables. Los datos se procesaron con R, utilizando el paquete
Bibliometrix y la interfaz Biblioshiny. Los resultados muestran un crecimiento exponencial de
las publicaciones entre 2015 y 2024, acompañado de un notable aumento en las citas. Torous
J. y Christensen H. destacan como autores líderes, mientras que el Journal of Medical Internet
Research y JMIR mHealth and uHealth concentran la mayoría de los artículos. Estados Unidos,
Reino Unido y Australia encabezan la producción científica. Los temas centrales como
“mHealth” y “depression” presentan alta centralidad, mientras que “mental health”, “digital
health” y “adolescent” funcionan como motores temáticos. Las redes institucionales revelan
clústeres en Norteamérica, Europa y Oceanía, con una colaboración internacional dominada
por Estados Unidos, que mantiene fuertes vínculos transregionales. Este estudio ofrece una
visión integral que orienta futuras investigaciones hacia un desarrollo más coordinado y
efectivo de intervenciones digitales en salud mental.
Palabras clave: Ansiedad, bibliometría, depresión, grupos vulnerables, salud mental, salud
móvil.
Abstract: The increasing use of mobile technologies in mental health care has driven the
development of m-Health interventions aimed at treating anxiety and depression in vulnerable
populations. This study aimed to analyze the evolution, characteristics, and dynamics of
scientific production on m-Health for the treatment of anxiety and depression in vulnerable
groups. To this end, a quantitative and descriptive approach was employed, retrieving 2,921
documents from the Scopus database through a search strategy based on terms related to
mobile health, mental disorders, and vulnerable populations. The data were processed using R
with the Bibliometrix package and the Biblioshiny interface. The results show an exponential
growth in publications between 2015 and 2024, accompanied by a notable increase in citations.
Torous J. and Christensen H. stand out as leading authors, while the Journal of Medical
Internet Research and JMIR mHealth and uHealth concentrate most of the articles. The United
States, the United Kingdom, and Australia lead scientific production. Core topics such as
“mHealth” and “depression” exhibit high centrality, whereas “mental health,” “digital
health,” and “adolescent” function as thematic motors. Institutional networks reveal clusters
in North America, Europe, and Oceania, with international collaboration dominated by the
United States, which maintains strong transregional links. This study provides a comprehensive
overview that guides future research toward a more coordinated and effective development of
digital mental health interventions.
Keywords: Anxiety, bibliometrics, depression, vulnerable groups, mental health, mobile
health.
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Introducción
La creciente prevalencia de los trastornos de ansiedad y depresión a nivel global, especialmente en
contextos vulnerables, ha generado una mayor adopción de estrategias digitalizadas para la atención
sanitaria (Mahadevan & Joshi, 2021). La salud móvil (m‑Health) emerge como una herramienta
innovadora que aprovecha las tecnologías móviles para facilitar el acceso, seguimiento y tratamiento
de estas condiciones, ofreciendo potenciales beneficios en términos de accesibilidad y personalización
de la atención (Zafrullah et al., 2024). Esta modalidad se presenta como una alternativa prometedora
para superar barreras tradicionales en la atención de salud mental, acercando intervenciones terapéuticas
a poblaciones en situaciones de riesgo.
Es así que, m-Health, como tecnología habilitadora dentro del despliegue de servicios de eHealth,
integra los avances en comunicaciones inalámbricas y redes emergentes para apoyar tanto la práctica
médica como la salud pública, abarcando la prevención, el diagnóstico, el tratamiento y el monitoreo
de enfermedades (Alenoghena et al., 2022; McCool et al., 2022). En particular, las intervenciones
digitales de m-Health orientadas al tratamiento de la ansiedad y la depresión buscan reducir los
síntomas, mejorar el acceso a terapias psicológicas y promover la autogestión del paciente (Lu et al.,
2022; Mahou et al., 2021). Estas aplicaciones, centradas en el manejo de trastornos del estado de ánimo,
suelen incluir juegos para reducir el estrés, guías de meditación, rastreadores de estado de ánimo y
recursos psicoeducativos (Duarte-Díaz et al., 2023).
Dado el creciente desarrollo y uso de estas tecnologías, han surgido estudios que exploran su
efectividad y grado de inclusión en poblaciones diversas. Litke et al. (2023) realizaron una revisión de
alcance para evaluar la evidencia disponible sobre la eficacia e inclusión de aplicaciones móviles para
la salud mental en población juvenil. El objetivo fue identificar la cantidad de investigación existente
en esta área, conocer lo que se ha demostrado sobre su efectividad y detectar las brechas, especialmente
en relación con poblaciones subrepresentadas. La metodología incluyó una búsqueda en bases de datos,
revisión de títulos y resúmenes, y análisis de 10 estudios relevantes centrados en jóvenes de entre 8 y
17 años que utilizan apps para tratar diversas condiciones de salud mental. Los resultados evidencian
que la evidencia sobre su efectividad sigue siendo limitada y que muy pocos estudios consideran
aspectos culturales o de diversidad.
Ding et al. (2023) analizaron la evidencia disponible sobre las intervenciones de m-Health dirigidas
a apoyar la salud mental de jóvenes entre 12 y 24 años, con el propósito de identificar vacíos existentes
en la investigación y la práctica. La metodología empleada fue una revisión de alcance basada en el
marco de Arksey y O’Malley, en la que se examinaron 151 estudios publicados entre 2016 y 2022,
extraídos de bases de datos como MEDLINE, PubMed, PsycINFO y Embase. Los resultados indican
que la mayoría de los estudios se originan en países desarrollados y presentan una variedad de diseños
y enfoques centrados en distintos aspectos de la salud mental. No obstante, se identifican brechas
importantes, como la escasez de recursos en contextos de bajos ingresos, la heterogeneidad en los
enfoques utilizados y la falta de estandarización en las regulaciones y herramientas de evaluación.
McCarthy et al. (2024) examinaron la viabilidad y utilidad de las intervenciones de m-Health para
abordar la depresión y la ansiedad en comunidades rurales. La metodología consistió en una revisión
de 169 artículos, de los cuales se seleccionaron 16 estudios que cumplían con criterios específicos, entre
ellos la evaluación de percepciones y preferencias de usuarios rurales respecto al uso de estas
tecnologías. Los resultados indican que las intervenciones de m-Health son valoradas por su
simplicidad, accesibilidad y conveniencia; sin embargo, también enfrentan barreras como problemas
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con la carga de los dispositivos, limitaciones en el acceso a datos móviles, preocupaciones sobre la
privacidad y falta de familiaridad o comodidad en el uso de las aplicaciones.
A pesar de los avances, persiste una brecha en la comprensión integral de la evolución de la
producción científica en este campo, los actores principales que la impulsan y las tendencias temáticas
predominantes, particularmente en relación con las poblaciones vulnerables. Esta falta de conocimiento
limita la capacidad para orientar investigaciones futuras y formular políticas eficaces que optimicen el
uso de m-Health en contextos de alta necesidad, lo que resalta la importancia de realizar un análisis
bibliométrico actualizado y focalizado.
En este contexto, el presente estudio tiene como objetivo analizar la evolución, características y
dinámicas de la producción científica sobre m-Health para el tratamiento de la ansiedad y la depresión
en poblaciones vulnerables, con el fin de identificar patrones, actores clave y tendencias que orienten
la investigación y la aplicación práctica en este campo. Para ello, se plantean las siguientes preguntas
de investigación: ¿Cómo ha evolucionado la producción científica sobre salud móvil para el tratamiento
de ansiedad y depresión en poblaciones vulnerables? ¿Qué autores, revistas y países lideran la
investigación? ¿Cuáles son los términos más frecuentes y las tendencias temáticas en la literatura sobre
m-Health para el tratamiento de ansiedad y depresión? ¿Qué redes de colaboración existen entre
instituciones y países en esta línea de investigación?
Esta investigación bibliométrica busca aportar al conocimiento vigente mediante una visión integral
y actualizada del estado del arte sobre m-Health aplicado al tratamiento de trastornos de ansiedad y
depresión en poblaciones vulnerables. Así, se pretende facilitar la identificación de brechas,
oportunidades y actores estratégicos, promoviendo un desarrollo más coordinado y efectivo de
intervenciones digitales en salud mental.
Metodología
El presente estudio adoptó un enfoque cuantitativo y descriptivo, basado en técnicas bibliométricas para
analizar la producción científica sobre m-Health aplicada al tratamiento de la ansiedad y la depresión
en poblaciones vulnerables. A través del análisis de indicadores como el número de publicaciones, citas,
índices de impacto, términos frecuentes y redes de colaboración, se caracteriza la evolución,
distribución y dinámica del campo. Este enfoque permitió identificar tendencias, actores clave, áreas
temáticas y patrones colaborativos sin intervenir directamente en el objeto de estudio, constituyéndose
en un estudio observacional basado en datos secundarios extraídos de bases bibliográficas.
Se seleccionó Scopus como fuente principal de información para garantizar la calidad de la
producción científica recopilada. Scopus es una de las bases de datos multidisciplinarias más extensas
y utilizadas en diversos campos científicos para la búsqueda de literatura (Joshi et al., 2016). Esta
plataforma ofrece acceso a datos bibliográficos a través de herramientas de búsqueda, descubrimiento
y análisis, proporcionando metadatos robustos con hasta 43 campos por publicación, lo que la hace
especialmente adecuada para realizar análisis bibliométricos (Singh et al., 2021).
La estrategia de búsqueda se diseñó para recuperar estudios relacionados con la salud móvil aplicada
al tratamiento de ansiedad y depresión en poblaciones vulnerables. Se combinaron tres grupos de
términos en los campos de título, resumen y palabras clave (“TITLE-ABS-KEY”): (1) tecnologías
móviles, (2) trastornos mentales y (3) poblaciones en situación de vulnerabilidad. La búsqueda resultó
en 2,921 documentos, que luego fueron filtrados mediante criterios de inclusión y exclusión, tal como
se detalla en la tabla 1.
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Tabla 1
Cadena de búsqueda y estudios recuperados
Scopus Estudios
( TITLE-ABS-KEY ( "mobile health" OR "mhealth" OR "mobile app*" OR
"mobile application*" OR "smartphone app*" OR "digital health" ) AND TITLE-
ABS-KEY ( "anxiety" OR "depression" OR "mental health" OR "mood disorder"
OR "stress" OR "emotional disorder" ) AND TITLE-ABS-KEY ( "vulnerable
population" OR "underserved population" OR "low income" OR "minority" OR
"refugee" OR "elderly" OR "adolescent*" OR "children" OR "migrant" ) ) AND (
LIMIT-TO ( DOCTYPE , "ar" ) OR LIMIT-TO ( DOCTYPE , "re" ) OR LIMIT-
TO ( DOCTYPE , "cp" ) OR LIMIT-TO ( DOCTYPE , "ch" ) )
2921
Se incluyeron todas las publicaciones identificadas hasta la fecha de búsqueda (10/06/2025), sin
restricciones de idioma ni fecha, con el fin de capturar la evolución completa del tema. Solo se
consideraron documentos primarios de investigación y síntesis, incluyendo artículos (ar), revisiones (re),
capítulos de libro (ch) y actas de congresos (cp). Se excluyeron notas editoriales, cartas al editor, informes
no revisados por pares y otros tipos documentales que no aportan resultados originales ni análisis
sistemáticos, garantizando así la solidez metodológica y la relevancia de los datos para el análisis.
Los metadatos extraídos de Scopus fueron procesados y analizados mediante el entorno R (versión
4.4; R Foundation, 2025) utilizando el paquete Bibliometrix y su interfaz gráfica Biblioshiny (Aria &
Cuccurullo, 2017). Esta suite de código abierto permite realizar análisis temporales de la producción
científica, así como explorar redes de co-ocurrencia, coautoría, cocitación y colaboración institucional.
Además, facilita la cuantificación del rendimiento de países, revistas y autores, entre otros indicadores
bibliométricos (Donthu et al., 2021; Klarin, 2024; Passas, 2024).
Bibliometrix y Biblioshiny han demostrado ser herramientas eficaces y flexibles para la generación
de visualizaciones interactivas y mapas de conocimiento, lo que facilita la interpretación de tendencias
y la identificación de brechas en la investigación sobre m-Health y salud mental en poblaciones
vulnerables. Estas herramientas cuentan con amplio reconocimiento en la comunidad científica y han
sido ampliamente utilizadas en estudios bibliométricos en diversas disciplinas (Azizoğlu et al., 2024;
Ab Rashid et al., 2023; Giannoudis et al., 2021; Torres et al., 2022; Sudianjaya et al., 2024).
Resultados
Evolución de la producción científica
La figura 1, que ilustra la evolución de la producción científica, muestra una etapa inicial con un volumen
muy reducido de publicaciones, inferior a 10 artículos anuales antes de 2013. A partir de esa fecha, se
observa un crecimiento sostenido: de 46 artículos en 2014, la cifra disminuyó a 34 en 2015, pero
experimentó un repunte notable en 2016, alcanzando 100 publicaciones. La tendencia ascendente se
intensificó en los años siguientes, con 124 artículos en 2017 y 280 en 2020. El incremento continuó hasta
llegar a un máximo de 651 publicaciones en 2024, seguido de un descenso a 315 en 2025, dato aún
provisional. Este comportamiento evidencia un interés cada vez mayor en el uso de m-Health para el
tratamiento de la ansiedad y la depresión en poblaciones vulnerables, especialmente desde 2015,
impulsado probablemente por la masificación de los teléfonos inteligentes y el papel catalizador de la
pandemia de COVID-19 en la adopción de intervenciones digitales para la salud mental.
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Figura 1
Producción científica anual
El análisis de las citaciones anuales revela un patrón similar al de la producción científica, con una
incidencia muy limitada antes de 2012, cuando se registraban menos de 500 citas por año. A partir de 2013,
se observa un crecimiento exponencial en el número de citaciones, pasando de 1.989 en ese año a 6.516 en
2016. El máximo histórico se alcanza en 2020, con un total de 10.082 citas. A partir de 2021, se aprecia una
disminución progresiva, atribuible en parte al menor tiempo de exposición de las publicaciones más
recientes. En conjunto, estos datos confirman que la producción científica en torno al m-Health aplicado a
la ansiedad y la depresión en poblaciones vulnerables no solo ha aumentado en volumen, sino también en
impacto, consolidando al campo como un área de creciente relevancia académica.
Figura 2
Total de citaciones por año
Autores, revistas y países líderes en investigación
El análisis de autoría (tabla 2) indica que Torous J. encabeza el campo con 21 publicaciones, 1 127 citas
y un índice h de 11 desde 2017, lo que refleja un impacto notable y sostenido en un periodo
relativamente breve. En segundo lugar, se sitúa Christensen H., pionero desde 2013, con 20 artículos,
827 citas y un índice h de 13, lo que evidencia una trayectoria consolidada y un liderazgo temprano.
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Otros autores, como Álvarez-Jiménez M. (16 publicaciones, 391 citas, índice h de 9) y Aguilera A. (15
publicaciones, 730 citas, índice h de 9), registran contribuciones significativas, especialmente en el
periodo 2015-2017. La diversidad de procedencias entre los investigadores confirma que el tema
fomenta colaboraciones internacionales y la participación de distintas generaciones, conformando un
núcleo de investigación activo y en expansión.
Tabla 2
Autores destacados en la literatura científica
Autor Nro. de publicaciones Citaciones h index Año de inicio
Torous J. 21 1127 11 2017
Christensen H. 20 827 13 2013
Álvarez - Jiménez M. 16 391 9 2017
Aguilera A. 15 730 9 2015
Liu Y. 15 205 7 2016
Wa n g Y. 15 319 7 2016
Li J. 14 230 5 2016
Zhang J. 14 245 4 2019
Li Y. 13 156 5 2019
Stallard P. 13 753 8 2017
La tabla 3 muestra que la producción científica sobre m-Health y salud mental en poblaciones vulnerables
se concentra principalmente en revistas de alto impacto, pertenecientes al cuartil 1 (Q1). Sobresale el Journal
of Medical Internet Research, con 201 artículos y 8 455 citas, consolidado como el principal medio de
difusión. Le siguen JMIR mHealth and uHealth (90 publicaciones, 2 449 citas) y JMIR Mental Health (62
publicaciones, 1 814 citas), tres títulos especializados en innovación digital aplicada a la salud. Asimismo,
revistas multidisciplinarias de acceso abierto como BMJ Open (57 publicaciones, Q1) y PLOS ONE (41
publicaciones, Q1) se encuentran entre las más prolíficas, lo que evidencia que la temática trasciende los
foros especializados y alcanza audiencias más amplias vinculadas a la salud pública, la tecnología y las
políticas sanitarias.
Tabla 3
Revistas destacadas y su impacto
Revista Nro. de publicaciones Cuartil Citaciones País
Journal Of Medical Internet Research 201 Q1 8455 Canadá
Jmir Mhealth And Uhealth 90 Q1 2449 Canadá
Jmir Formative Research 87 Q2 596 Canadá
International Journal Of Environmental
Research And Public Health
71 Q2 1043 Suiza
Jmir Research Protocols 63 Q3 549 Canadá
Jmir Mental Health 62 Q1 1814 Canadá
Bmj Open 57 Q1 883 Reino Unido
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Trials 46 Q2 474 Reino Unido
Plos One 41 Q1 1579
Estados
Unidos
Frontiers In Psychiatry 34 Q1 813 Suiza
El mapa de la figura 3, que ilustra los países con mayor producción científica, evidencia un liderazgo
predominante de Estados Unidos con 6 683 publicaciones, seguido por Reino Unido y Australia, lo cual
refleja una alta concentración de recursos, infraestructura tecnológica y grupos consolidados de
investigación en estas regiones. Canadá y Alemania completan los cinco primeros puestos, confirmando
el protagonismo de América del Norte y Europa occidental. En el contexto asiático, China e India
emergen como actores relevantes, lo que indica un interés creciente en regiones con grandes poblaciones
y desafíos en salud mental. Países como España, Japón e Italia también figuran entre los más
productivos, reafirmando el carácter global del campo. Por otro lado, la escasa representación de países
de ingresos bajos y medios sugiere brechas de investigación y oportunidades estratégicas para fortalecer
la generación de conocimiento en contextos más vulnerables.
Figura 3
Países con mayor frecuencia de publicaciones
Términos frecuentes y tendencias temáticas
La figura 4 presenta una nube de palabras que identifica los términos más frecuentes en el núcleo de la
investigación. Se destacan mental health, mHealth, mobile health y digital health, lo que refleja un
marcado énfasis en el uso de soluciones tecnológicas para promover el bienestar psicológico. Les siguen
depression y mobile phone, este último como principal medio de intervención. La frecuencia de
términos como adolescent(s), anxiety y children/youth destaca el enfoque poblacional en jóvenes y su
especial vulnerabilidad al estrés y a los trastornos del estado de ánimo. Asimismo, la inclusión de
COVID-19 evidencia la influencia de la pandemia como catalizador de la adopción de m-Health.
Finalmente, la aparición de cognitive behavioral therapy y randomized controlled trial indica que las
intervenciones suelen evaluarse mediante metodologías clínicas de alta rigurosidad.
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Figura 4
Nube de palabras de términos frecuentes
El mapa temático de la figura 5 sitúa a mental health, digital health y adolescent en el cuadrante de
motor themes, lo que indica que constituyen ejes consolidados y estratégicos dentro de la literatura. En
el área de basic themes se ubican mHealth, depression y mobile health, evidenciando que, si bien son
conceptos fundamentales, aún requieren una mayor profundización metodológica o conceptual. Por su
parte, anxiety disorders aparece en niche themes, lo que sugiere un subcampo especializado, aunque
con menor interconexión con el resto de la investigación. Finalmente, los temas emergentes, como
machine learning y artificial intelligence, presentan bajos niveles de centralidad y desarrollo, lo que
indica que todavía no se encuentran plenamente integrados en el discurso de m-Health aplicado a la
ansiedad y la depresión.
Figura 5
Mapa temático
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Redes de colaboración
La figura 6 representa una red institucional en la que sobresalen la University of California, Harvard
Medical School y la University of Toronto como nodos centrales, evidenciando un elevado volumen de
publicaciones y un alto grado de colaboración. La estructura revela tres clústeres geográficos claramente
definidos: un núcleo en Norteamérica con vínculos fuertemente consolidados, una comunidad
cohesionada en Europa y un bloque emergente en Oceanía y Asia-Pacífico. Los sólidos enlaces
intrarregionales reflejan colaboraciones estables en proyectos de m-Health y salud mental, mientras que
los puentes interregionales, frecuentemente liderados por las instituciones más destacadas, muestran la
capacidad de coordinar investigaciones multicéntricas que amplían el alcance de las intervenciones
dirigidas a poblaciones vulnerables.
Figura 6
Redes de colaboración entre instituciones
La red La red de colaboración entre países (figura 7) sitúa a Estados Unidos como el nodo central
del escenario internacional, con alta centralidad y múltiples conexiones sólidas tanto con Canadá, Reino
Unido y Australia como con países en desarrollo, entre ellos Nigeria, Kenia y Malasia. Paralelamente,
se identifica un bloque europeo interconectado que incluye a Alemania, Suiza, Países Bajos, Finlandia,
Dinamarca, Francia, España e Italia, caracterizado por colaboraciones intensas entre sus miembros y
por lazos transatlánticos sólidos con Estados Unidos y Reino Unido. En conjunto, la red evidencia un
núcleo norteamericano predominante, una comunidad europea cohesionada y una serie de vínculos
transregionales estratégicos para fomentar investigaciones orientadas a mejorar la accesibilidad y la
equidad en salud mental.
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Figura 7
Redes de colaboración entre países
Conclusiones
Este estudio evidenció un crecimiento acelerado en la producción científica sobre m-Health para el
tratamiento de ansiedad y depresión en poblaciones vulnerables desde 2015, pasando de menos de 50
artículos anuales a más de 600 en 2024. Este aumento responde a la convergencia de factores
tecnológicos, como la expansión del uso de smartphones y plataformas digitales, y sociales, entre ellos
la pandemia de COVID-19, que impulsaron la adopción de intervenciones a distancia, consolidando
esta área como una línea emergente de investigación con alcance global.
El análisis de actores principales muestra que un reducido grupo de investigadores, encabezado por
Torous J. y Christensen H., lidera la producción y citación en el campo, mientras que revistas
especializadas como Journal of Medical Internet Research y JMIR mHealth and uHealth actúan como
los canales principales de difusión. En términos geográficos, Estados Unidos, Reino Unido y Australia
concentran el mayor volumen de publicaciones, seguidos por Canadá, Alemania y China, lo que refleja
tanto una concentración regional como una internacionalización progresiva del tema.
La revisión de términos frecuentes y tendencias temáticas destaca a “mental health”, “digital health”
y “adolescent” como los ejes centrales del discurso científico, mientras que conceptos clave como
“mHealth”, “depression” y “mobile health” mantienen una alta presencia, pero requieren un desarrollo
metodológico más profundo. Asimismo, subáreas especializadas como “anxiety disorders” y áreas
emergentes en inteligencia artificial y atención geriátrica apuntan hacia posibles líneas futuras de
investigación.
Por último, las redes de colaboración exhiben un núcleo institucional dominado por centros de
Norteamérica y un bloque europeo cohesionado, vinculados mediante colaboraciones regionales y
conexiones con Asia-Pacífico y América Latina. Estados Unidos destaca como el principal nodo
nacional, con enlaces sólidos hacia Europa, América y África, lo que refleja la naturaleza global y
cooperativa de la investigación en m-Health para la salud mental en poblaciones vulnerables.
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Limitaciones y perspectivas futuras
El presente análisis bibliométrico se fundamenta únicamente en la base de datos Scopus, lo que podría
generar sesgos en la cobertura al excluir literatura indexada en otras plataformas (PubMed, Web of
Science, bases regionales) y publicaciones no convencionales (informes oficiales, literatura gris).
Aunque no se aplicaron filtros temporales ni lingüísticos, la rápida incorporación de nuevos trabajos
puede dejar fuera estudios recientes aún en proceso de indexación.
Para ampliar el conocimiento del campo, se recomienda extender el análisis a fuentes adicionales
(Web of Science, PubMed, bases regionales). Una aproximación metodológica mixta, que combine
revisiones sistemáticas con estudios cualitativos, facilitaría la valoración de la efectividad y percepción
de las aplicaciones m-Health en poblaciones vulnerables. Además, investigaciones futuras podrían
segmentar subgrupos de riesgo, examinar el rol del financiamiento y la política pública, así como
actualizar periódicamente el seguimiento bibliométrico para reflejar la evolución constante de esta área.
Referencias
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14 | Josselyn Nicole Muñoz Díaz
Declaraciones éticas
Conflicto de interés
La autora declara que no existe ningún tipo de conflicto de interés relacionado con la presente
investigación.
Fuente de financiamiento
La investigación fue financiada en su totalidad por la propia autora.
Contribución de autoría
Josselyn Nicole Muñoz Díaz: Conceptualización, metodología, software, validación, análisis formal,
investigación, gestión de datos, visualización, redacción - preparación del borrador original, redacción
- revisión y edición, financiamiento, administración del proyecto, recursos, supervisión.
La autora intervino de manera activa en el análisis de los resultados, así como en la revisión crítica y la
aprobación de la versión final del manuscrito para su publicación.
