Intravenous Lipid Emulsion as an Antidote for the Treatment of Acute Poisoning: A Bibliometric Analysis of Human and Animal Studies
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, there has been increasing interest in the role of intravenous lipid formulations as potential antidotes in patients with severe cardiotoxicity caused by drug toxicity. The aim of this study was to conduct a comprehensive bibliometric analysis of all human and animal studies featuring lipid emulsion as an antidote for the treatment of acute poisoning. The Scopus database search was performed on 5 February 2016 to analyse the research output related to intravenous lipid emulsion as an antidote for the treatment of acute poisoning. Research indicators used for analysis included total number of articles, date (year) of publication, total citations, value of the h-index, document types, countries of publication, journal names, collaboration patterns and institutions. A total of 594 articles were retrieved from Scopus database for the period of 1955-2015. The percentage share of global intravenous lipid emulsion research output showed that research output was 85.86% in 2006-2015 with yearly average growth in this field of 51 articles per year. The USA, United Kingdom (UK), France, Canada, New Zealand, Germany, Australia, China, Turkey and Japan accounted for 449 (75.6%) of all the publications. The total number of citations for all documents was 9,333, with an average of 15.7 citations per document. The h-index of the retrieved documents for lipid emulsion research as antidote for the treatment of acute poisoning was 49. The USA and the UK achieved the highest h-indices, 34 and 14, respectively. New Zealand produced the greatest number of documents with international collaboration (51.9%) followed by Australia (50%) and Canada (41.4%) out of the total number of publications for each country. In summary, we found an increase in the number of publications in the field of lipid emulsion after 2006. The results of this study demonstrate that the majority of publications in the field of lipid emulsion were published by high-income countries. Researchers from institutions in the USA led scientific production on lipid emulsion research. There is an obvious need to promote a deeper engagement through international collaborative research projects and funding mechanisms.
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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 | 0,016 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,167 | 0,181 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».