Systematic reviews: a cross-sectional study of location and citation counts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Systematic reviews summarize all pertinent evidence on a defined health question. They help clinical scientists to direct their research and clinicians to keep updated. Our objective was to determine the extent to which systematic reviews are clustered in a large collection of clinical journals and whether review type (narrative or systematic) affects citation counts. METHODS: We used hand searches of 170 clinical journals in the fields of general internal medicine, primary medical care, nursing, and mental health to identify review articles (year 2000). We defined 'review' as any full text article that was bannered as a review, overview, or meta-analysis in the title or in a section heading, or that indicated in the text that the intention of the authors was to review or summarize the literature on a particular topic. We obtained citation counts for review articles in the five journals that published the most systematic reviews. RESULTS: 11% of the journals concentrated 80% of all systematic reviews. Impact factors were weakly correlated with the publication of systematic reviews (R2 = 0.075, P = 0.0035). There were more citations for systematic reviews (median 26.5, IQR 12 - 56.5) than for narrative reviews (8, 20, P <.0001 for the difference). Systematic reviews had twice as many citations as narrative reviews published in the same journal (95% confidence interval 1.5 - 2.7). CONCLUSIONS: A few clinical journals published most systematic reviews. Authors cited systematic reviews more often than narrative reviews, an indirect endorsement of the 'hierarchy of evidence'.
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 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 | 0,103 | 0,119 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».