Citation Classics in Systematic Reviews and Meta-Analyses: Who Wrote the Top 100 Most Cited Articles?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Systematic reviews of the literature occupy the highest position in currently proposed hierarchies of evidence. The aims of this study were to assess whether citation classics exist in published systematic review and meta-analysis (SRM), examine the characteristics of the most frequently cited SRM articles, and evaluate the contribution of different world regions. METHODS: The 100 most cited SRM were identified in October 2012 using the Science Citation Index database of the Institute for Scientific Information. Data were extracted by one author. Spearman's correlation was used to assess the association between years since publication, numbers of authors, article length, journal impact factor, and average citations per year. RESULTS: Among the 100 citation classics, published between 1977 and 2008, the most cited article received 7308 citations and the least-cited 675 citations. The average citations per year ranged from 27.8 to 401.6. First authors from the USA produced the highest number of citation classics (n=46), followed by the UK (n=28) and Canada (n=15). The 100 articles were published in 42 journals led by the Journal of the American Medical Association (n=18), followed by the British Medical Journal (n=14) and The Lancet (n=13). There was a statistically significant positive correlation between number of authors (Spearman's rho=0.320, p=0.001), journal impact factor (rho=0.240, p=0.016) and average citations per year. There was a statistically significant negative correlation between average citations per year and year since publication (rho = -0.636, p=0.0001). The most cited papers identified seminal contributions and originators of landmark methodological aspects of SRM and reflect major advances in the management of and predisposing factors for chronic diseases. CONCLUSIONS: Since the late 1970s, the USA, UK, and Canada have taken leadership in the production of citation classic papers. No first author from low or middle-income countries (LMIC) led one of the most cited 100 SRM.
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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 | 0,087 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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 ».