Visualization of evidence‐based medicine domain knowledge: production and citation of cochrane systematic reviews
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the production and utilization of Cochrane systematic reviews (CSRs) and to analyze its influential factors, so as to improve the capacity of translating CSRs into practice. METHODS: All CSRs and protocols were retrieved from the Cochrane Library (Issue 2, 2011) and citation data were retrieved from SCI database. Citation analysis was used to analyze the situation of CSRs production and utilization. RESULTS: CSR publication had grown from an annual average of 32 to 718 documents. Only one developing country was among the ten countries with the largest amount of publications. High-income countries accounted for 83% of CSR publications and 90.8% of cited counts. A total 34.7% of CSRs had a cited count of 0, whereas only 0.9% had been cited more than 50 times. Highly cited CSRs were published in England, Australia, Canada, USA and other high-income countries. The countries with a Cochrane center or a Cochrane methodology group had a greater capability of CSRs production and citing than others. The CSRs addressing the topics of diseases were more than those targeted at public health issues. There was a big gap in citations of different interventions even on the same topic. CONCLUSIONS: The capability of CSR production and utilization grew rapidly, but varied among countries and institutions, which was affected by several factors such as the capability of research, resources and the applicability of evidence. It is important to improve evidence translation through educating, training and prioritizing the problems based on real demands of end users.
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.
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.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | MétarechercheBibliométrie Domaine: Évaluation · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | BibliométrieCommunication savante Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | medium |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,245 | 0,526 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 découle