Distribution of Country of Origin in Studies Used in Cochrane Reviews
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Inclusion in systematic reviews is one important component in judging the potential impact of clinical studies upon practice and hence the 'value for money' of spending for clinical research. This study aims to quantify the distribution of countries of origin of clinical studies used in Cochrane Reviews (CRs), and to link these data to the size of a country and to its spending on research. METHODS: Random sample of publications used for CRs published in Issue 1 2008 and of publications used in CRs in the field of complementary and alternative medicine (CAM). Publications without original data were excluded. Likely countries of origin determined based on abstracts/full texts. CIA World Factbook (population data) and OECD database (economic data) were used. RESULTS: 1,000 random entries out of 140,005 references available in all specialities. In 876 (91.4%) of 959 eligible studies, country of origin was determined. The USA was the leading contributor (36.0% of the studies), followed by UK (13.4%), Canada (5.3%), Australia and Sweden (3.7%). In the CAM sample, country of origin was determined in 458 (93.5%) of 497 assessed studies. Again, the USA was the leading contributor (24.9%), with China also emerging as a significant contributor (24.7%) in this field. For both samples, the contribution of smaller countries (especially Scandinavian countries, Greece, and Ireland) became more noteworthy when considered in relation to population size and research spending. CONCLUSIONS: Our results support the leading roles of both the USA and the UK in publishing clinical papers. The emerging role of China can be seen, particularly related to CAM studies. Taking into account size of population and economic power, countries like France, Germany, Italy, and Spain provide small contributions. In contrast, smaller countries like Australia, Denmark, Finland, Ireland, New Zealand, and Sweden also play major roles.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».