Global research productivity of <i>N</i> -acetylcysteine use in paracetamol overdose
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The main objective of this study was to examine the publication pattern of N-acetylcysteine (NAC) research output for paracetamol overdose at the global level. METHODS: Data were searched for documents that contained specific words regarding NAC and paracetamol as keywords in the title and/or abstract and/or keywords. Scientific output was evaluated based on a methodology developed and used in other bibliometric studies. Research productivity was adjusted to the national population and nominal gross domestic product per capita. RESULTS: The criteria were met by 367 publications from 33 countries. The highest number of articles associated with the use of NAC in paracetamol overdose was from the United States of America (USA; 39.78%), followed by the United Kingdom (UK; 11.99%). After adjusting for economy and population power, USA (2.822), Iran (1.784) and UK (1.125) had the highest research productivity. The total number of citations at the time of data analysis (14 March 2014) was 8785 with an average of 23.9 citations per document and a median (interquartile range) of 6 (1-22). The h-index of the retrieved documents was 48. The highest h-index was 32 for USA, followed by 20 for UK. Furthermore, the highest number of collaborations with international authors for each country was held by USA with 11 countries, followed by Canada with 7 countries. CONCLUSION: The amount of NAC-based research activity was low in some countries, and more effort is needed to bridge this gap and to promote better evaluation of NAC use worldwide. Our findings demonstrate that NAC use for paracetamol overdose remains a hot issue in scientific research and may have a larger audience compared with other toxicological aspects. Editors and authors in the field of toxicology might usefully promote the submission of work on NAC in future to improve their journal's impact.
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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 | 0,009 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,034 | 0,060 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».