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Enregistrement W2378554896 · doi:10.4103/0970-9185.182127

Worldwide contribution of Indian authors in various anesthesia-related journals

2016· article· en· W2378554896 sur OpenAlexaboutno aff
Indu Kapoor, Hemanshu Prabhakar, Charu Mahajan

Notice bibliographique

RevueJournal of Anaesthesiology Clinical Pharmacology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnesthesiologyRandomized controlled trialClinical trialMEDLINEAnesthesiaSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sir, Over the years, there is a continuing increase in the number of journals related to the field of anesthesia. Good quality articles are being submitted to anesthesia-related journals from all over the world. Indian authors have also increased their participation in submitting many articles on various sections. Though the contribution of Indian authors in international journals has increased over the years, the input still remains meager. There are roughly around 122 anesthesia and pain-related journals (indexed and nonindexed) worldwide. We searched for the contribution of Indian authors in some of the popular anesthesia journals such as British Journal of Anaesthesia (BJA), European Journal of Anaesthesiology (EJA), Canadian Journal of Anesthesiology (CJA), Pediatric Anesthesia (PA), Anaesthesia and Intensive Care (AIC), Anesthesia Analgesia (AA), and Journal of Neurosurgical Anesthesiology (JNSA). All the above journals are indexed by PubMed, the database, we searched. The country of origin of each corresponding author was retrieved. We used appropriate abbreviations of journals as suggested in PubMed along with search terms “India.” Randomized controlled trial (RCT) are one of the powerful tools in the field of modern clinical research in terms of the quality of evidence.[1] The highest level of evidence that can help in clinical practice comes from RCT.[23] However, other study designs, for example, Cohort, case–control, cross-sectional, case studies, or series, can also provide useful information in some cases for clinical decision making. RCTs and systematic reviews of RCTs form the strongest structure of clinical evidence.[456] The RCT is considered the gold standard for a clinical trial. We then collected the total number of RCT in each journal after applying search filter “RCT.” A total of 16,932 articles was published in BJA (since 1946), 4009 articles in EJA (since 1984), 6882 articles in CJA (since 1987), 4318 articles in PA (since 1995), 6152 articles in AIC (since 1972), 24493 articles in AA (since 1945), and 1470 articles in JNSA (since 1989). The search was conducted on the January 22, 2015, showed a very little contribution from Indian authors: 0.33% in BJA, 0.94% in EJA, 0.78% in CJA, 2.8% in PA, 0.48% in AA, 6.8% in JNSA, and 1.6% in AIC, respectively. Furthermore, the contribution of Indian authors in RCT so was again found to be very minimal: 8% in BJA, 17% in EJA, 13% in CJA, 17% in PA, 20% in AA, 15% in ANIC, and 10% in JNSA, respectively. There is a strong need in the modern day anesthesiology practice to bring about a large social and clinical change in the methodology of anesthesiology research. The qualitative research has to be given due respect with support from a well-designed theoretical framework with practical feasibility. In addition, better awareness of research plays an important part in possibly influencing the younger generations to achieve their aim in the anesthesia literature. Precautions have to be exercised regarding the quality of academic and research work being submitted for publication as the quantitative flood can possibly drown the real progress made by the speciality. That is how the developing nations can make a significant turnaround in the world anesthesia literature. Since, we have used only one database, our results to be interpreted cautiously. Financial support and sponsorship Nil. Conflicts of interest There are no conflicts of interest.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,612

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,361 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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