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Enregistrement W1963690373 · doi:10.2196/ijmr.2748

Military Medicine Publications: What has Happened in the Past Two Decades?

2014· article· en· W1963690373 sur OpenAlexvenueno aff
Nirit Yavnai, Michael Huerta-Hartal, Francis B. Mimouni, Moshe Pinkert, David Dagan, Yitshak Kreiss

Notice bibliographique

RevueInteractive Journal of Medical Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Conflict Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe InternetFace (sociological concept)Field (mathematics)Internet privacyMedical informationMedicinePolitical scienceData sciencePublic relationsWorld Wide WebComputer scienceFamily medicineSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Military medical personnel, like all other physician specialists, face the challenge of keeping updated with developments in their field of expertise, in view of the great amount of new medical information published in the literature. The availability of the Internet has triggered tremendous changes in publication characteristics, and in some fields, the number of publications has increased substantially. The emergence of electronic open access journals and the improvement in Web search engines has triggered a significant change in the publication processes and in accessibility of information. OBJECTIVE: The objective of this study was to characterize the temporal trends in the number and types of publications in military medicine in the medical literature. METHODS: We searched all PubMed-registered publications from January 1, 1990 to December 31, 2010 using the keywords "military" or "army". We used the publication tag in PubMed to identify and examine major publication types. The trends were tested using the Mann-Kendall test for trend. RESULTS: Our search yielded 44,443 publications in military medicine during the evaluation period. Overall, the number of publications showed two distinct phases over time: (1) a moderate increase from 1990 to 2001 with a mean annual increase of 2.78% (r(2)=.79, P<.002), and (2) a steeper mean annual increase of 11.20% (r(2)=.96, P<.002) from 2002 to 2010. Most of the examined publication types showed a similar pattern. The proportion of high-quality-of-evidence publication types (randomized controlled trials, systematic reviews, and meta-analyses) increased from 2.91% to 8.43% of the overall military medicine publications with a mean annual incremental increase of 14.20%. These publication types demonstrated a similar dual phase pattern of increase (10.01%, r(2)=.80, P<.002 for 1990-2001 and 20.66%, r(2)=.88, P<.002 for 2002-2010). CONCLUSIONS: We conclude that over the past twenty years, scholarly work in the field of military medicine has shown a significant increase in volume, particularly among high quality publication types. However, practice guidelines remain rare, and meta-analyses are still limited in number.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,084
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,084
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0160,055
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0090,012
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,339
Tête enseignante GPT0,626
Écart entre enseignants0,287 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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