Notice bibliographique
Résumé
A review of the top-cited articles in a scientific discipline can identify areas of research that are well established and those in need of further development, and may, as a result, inform and direct future research efforts. Our objective was to identify and characterize the top-cited articles in traumatic brain injury (TBI). We used publically available software to identify the 50 TBI articles with the most lifetime citations, and the 50 TBI articles with the highest annual citation rates. A total of 73 articles were included in this review, with 27 of the 50 papers with the highest annual citation rates common to the cohort of 50 articles with the most lifetime citations. All papers were categorized by their primary topic or focus, namely: predictor of outcome, pathology/natural history, treatment, guidelines and consensus statements, epidemiology, assessment measures, or experimental model of TBI. The mean year of publication of the articles with the most lifetime citations and highest annual citation rates was 1990 ± 14.9 years and 2003 ± 6.7 years, respectively. The 50 articles with the most lifetime citations typically studied predictors of outcome (34.0%, 17/50) and were specific to severe TBI (38.0%, 19/50). In contrast, the most common subject of papers with the highest annual citation rates was treatment of brain injury (22.0%, 11/50), and these papers most frequently investigated mild TBI (36.0%, 18/50). These findings suggest an intensified focus on mild TBI, which is perhaps a response to the dedicated attention these injuries are currently receiving in the context of sports and war, and because of their increasing incidence in developing nations. Our findings also indicate increased focus on treatment of TBI, possibly due to the limited efficacy of current interventions for brain injury. This review provides a cross-sectional summary of some of the most influential articles in TBI, and a bibliometric examination of the current status of TBI research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,094 | 0,097 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».