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Enregistrement W1682409501 · doi:10.18438/b8cc7m

The randomised controlled trial in medical research: using bibliometric methods to identify core journals

2006· article· en· W1682409501 sur OpenAlexvenueno aff
John W. Loy

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialMEDLINEBibliometricsSubject (documents)Computer scienceMedical literatureMedicineLibrary scienceSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A review of: Tsay, Migh-yueh, and Yen-hsu Yang. “Bibliometric Analysis of the Literature of Randomized Controlled Trials.” Journal of the Medical Library Association 93.4 (October 2005): 450-58. Objective – To explore the characteristics and distribution of randomized controlled trials (RCTs) in the medical literature. The study aims to identify the growth patterns of the RCT, key subject matter, country and language of publication, and determine a list of core journals which contain a substantial proportion of the RCT literature. Design – Retrospective analysis of RCTs. Setting – Medical journal literature. Subjects – A total of 160,213 articles published between 1965-2001. Detailed analysis of a subset numbering 114,850 articles published from 1990-2001. Methods – The study seeks to identify all RCTs in MEDLINE from 1965-2001, and examines the growth rate of the RCT. The authors then do a more detailed analysis on a subset of data from 1990-2001, using Access database and Excel spreadsheet software, and PERL programming language. The references were analyzed by five fields within MEDLINE; publication type, source, language, country of publication, and descriptor (subject index). Main results – An exponential growth rate for the RCT is demonstrated, suggesting that in the medical literature development has not yet matured and that research using this method continues to grow. A growth rate for the RCT of 11.2% per annum is identified. The most common form of publication is the journal article, making up approximately 98% of the RCT literature. Approximately 75% of the RCTs are multicentre trials indicating that this is the design of choice adopted by researchers. The United States proves to be the greatest source of RCT literature, with 39.9% of journals and 50.6% of articles originating there. After the USA, the most productive countries are England (15.8% of journals and 21.7% articles) and Germany (6.5% journals and 6.1% articles). As might be expected, English is the predominant language providing 92.9% of the total publications. Of the remaining 7%, German is the most common language accounting for 2.2%. The top three areas being researched are: 1. Drug therapy for hypertension - 2291 citations 2. Anticancer drug combinations - 2140 citations 3. Drug therapy and asthma - 1397 citations Bradford’s law of scattering is successfully applied, identifying four zones of journals which each publish approximately 26,000 articles. Conclusion – The results indicate that bibliometric methods can be applied to the medical literature, and highlight those disciplines in which RCTs more often occur. A core list of 42 journal titles is presented, providing busy practitioners with invaluable guidance as to which journals are most likely to publish the greater number of RCTs.

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

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,269
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,680
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,781
Score d'incertitude au seuil0,901

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2690,680
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,007
Bibliométrie0,2190,249
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0170,015
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,760
Tête enseignante GPT0,641
Écart entre enseignants0,119 · 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

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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