Trends in chronic rhinosinusitis research in the past three decades
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective of this work was to identify trends in chronic rhinosinusitis (CRS)-related publications for the past 3 decades. METHODS: Literature review was conducted using multiple terms, including sinusitis, chronic rhinosinusitis, chronic sinus disease, nasal polyposis, ethmoid sinusitis, frontal sinusitis, and maxillary sinusitis. Abstracts were divided into 3 decades: 1983 through 1992, 1993 through 2002, and 2003 through 2012. For each decade, we compared the total number of publications and journals, study design, use of validated outcome measures, quality of evidence, number of authors, country of origin, and clinical vs basic science. RESULTS: A total of 3406 abstracts were identified. There was a statistically significant increase in the number of publications with a 637% increase from 1983 through 1992 to 2003 through 2012 (p < 0.05). Likewise, the number of journals with CRS-related publications significantly increased during the study period (117 to 350; p < 0.05). Prospective studies increased (15.30% to 28.90%, p < 0.05) and retrospective studies decreased (33.00% to 17.36%, p < 0.05). Cohort studies were the most common type of design study (18.70% to 32.46%). In studies reporting outcome measures, the use of validated measures significantly increased over time (2.56% to 49.70%, p < 0.05). Although, the quality of evidence for most clinical publications for all 3 decades were grade C, the number and percentage of grade A and grade B publications increased significantly over time (0.99% to 7.23%, p < 0.05; 6.9% to 10.44%, p < 0.05; respectively). CONCLUSION: CRS-related publication quantity and quality have increased over the last 3 decades.
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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 | 0,013 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,038 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».