Five‐year publication rate of clinical presentations at the open and closed American shoulder and elbow surgeons annual meeting from 2005–2010
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this study was to evaluate the five-year publication rate of papers presented at both the open and closed American Shoulder and Elbow Surgeons' (ASES) annual meetings from 2005 to 2010. METHODS: Online abstracts of the presentations at the open and closed ASES annual meetings were independently screened for clinical studies and graded for quality using level of evidence. The databases PubMed (MEDLINE), Ovid (MEDLINE), and EMBASE were comprehensively searched for full-text publications corresponding to these presentations and any paper published within five years of the presentation date was counted. RESULTS: Overall, 131/266 papers corresponding to the meeting presentations were identified for a five-year publication rate of 49.2 %. Sixty two (48 %) of the papers were published in The Journal of Shoulder and Elbow Surgeons, 23 (18 %) were published in The American Journal of Sports Medicine, and 20 (16 %) were published in The Journal of Bone and Joint Surgery. The mean patient sample size included in presentations with a subsequent full-text publication was higher (154; standard error =27) than the presentations not published (93; standard error = 13) (p = 0.039). There was no correlation (p = 0.248) between the publication rate and the level of evidence of the presentations. CONCLUSIONS: The publication rate of presentations at ASES meetings from 2005 to 2010 is similar to that reported from other orthopaedic meetings. Studies with large sample sizes should continue to be encouraged, and high quality presentations must consistently be followed up with full-text manuscript preparation in order to maximize the future clinical 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 | 0,054 | 0,160 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».