PubMed perspective of family medicine research: where does it stand?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to obtain a view of family medicine research by analyzing PubMed citations from 1960-2003. METHOD: Family practice (FP) citations in PubMed from 1960 to 2003 were downloaded in MEDLINE format. This was written into relation database using 'PubMed Grabber/Analyzer' software developed at University of Kelaniya, Sri Lanka. Search Query Language (SQL) and online PubMed queries were used for further analysis. RESULTS: There were 50288 FP citations from 80 countries. Of these, 33712 (67%) citations were from 15 FP journals. United Kingdom (18760), United States (13584), Australia (3262), Canada (1848), Germany-west (1340) were the five countries which had the most citations and 22 countries had less than 5 citations. Van Weel C (118), Geyman JP (116), Olesen F (87), Jones R (83) and Knottnerus JA (82) were numerically, the top five authors. Only 921 authors had more than 10 citations and the vast majority of authors had only one citation. Letters (5121), review (2715), editorial (2259), randomized controlled trials-RCT (1585) and Meta-analysis (44) were the top publication types. 40 citations found under 'qualitative research'. Discussion. The relatively few PubMed FP citations (50288) are by a small number of academics in developed countries. Citations showed an upsurge from the mid 1980s to the late 1990's but reached a plateau in the new millennium. Compared to PubMed citations from 1960-2003 in other specialties such as 2737655 for public health, 1151194 for cardiology & cardiovascular diseases and 318538 for medical informatics, the 50288 FP citations were paltry. Paucity of RCT (1585) and meta-analysis (44) was noted. The low 'qualitative research' citations (44) could have been due to the late introduction of the MeSH concept in 2003. CONCLUSIONS: Priority should be given to increase FP research and also to ensure the indexing of FP journals that are not currently indexed in PubMed. Efforts to increase citations in Medline may not give the desired results because of low priority given primary care specialties such as family medicine in the USA. Alternative solution of a separate bibliographic database for FP similar to PsycInfo may be too costly.
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 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 | 0,038 | 0,111 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,032 | 0,035 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,019 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».