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Enregistrement W2599097535 · doi:10.1097/md.0000000000004822

The top-cited systematic reviews/meta-analyses in tuberculosis research

2017· review· en· W2599097535 sur OpenAlexaboutno aff
Yonggang Zhang, Jin Huang, Liang Du

Notice bibliographique

RevueMedicine · 2017
Typereview
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of Science and Technology of Sichuan ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineTuberculosisSystematic reviewMeta-analysisWeb of scienceCitationMEDLINEOriginal researchScience Citation IndexBibliometricsCitation analysisFamily medicineLibrary sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The top-cited systematic reviews/meta-analyses in tuberculosis research have not been identified. The objective of this study was to identify the 100 top-cited systematic reviews/meta-analyses in tuberculosis research, and to understand factors resulting in highly cited works, and establish trends in systematic reviews/meta-analyses in tuberculosis research. METHODS: The Web of Science Core Collection was searched for systematic reviews/meta-analyses on tuberculosis up to January 31, 2016. Articles were ranked by citation count and screened by 2 authors. The following information was collected and analyzed from each included study: citation of Web of Science Core Collection, author, country, year, journal, institution, page number, and reference number. RESULTS: The 100 top-cited studies were cited from 54 to 662 times and were published between 1997 and 2014. Ten authors have more than 1 study as the first author and 10 authors have more than 1 study as corresponding author. The country with the most top-cited studies was USA (n = 26). The institutions with the largest number of the studies were McGill University in Canada (n = 18). The studies were published in 32 journals, whereas 12 were published in PloS Medicine, followed by Lancet Infectious Diseases (n = 11). CONCLUSIONS: Developed countries and high-impact journals may publish more top-cited systematic review/meta-analysis in tuberculosis research.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devishigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,101
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,347
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,957
Score d'incertitude au seuil0,534

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1010,347
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,013
Bibliométrie0,0430,041
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0100,007
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,992
Tête enseignante GPT0,772
Écart entre enseignants0,220 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Bibliométrie

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeObservationnel · Autre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse · Empirique

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

En bref

Citations39
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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