Publication of Abstracts Presented at an International Healthcare Simulation Conference
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We aimed to determine the publication rate for abstracts presented at the International Meeting for Simulation in Healthcare (IMSH) and the time between abstract presentation and publication. We also aimed to describe the study features influencing subsequent publication and the relationship between these features and journal impact factors (IFs). METHODS: All types of accepted abstracts from the 2012 and 2013 IMSH were reviewed. We extracted the following data from each abstract in duplicate: presentation format, subject, type of scholarship, research method, study design, outcome measure, number of institutions in authorship group, and number of study sites. PubMed and Google Scholar were searched (January 1, 2012 to August 1, 2016) using the names of the first, second, and last author for comparison with abstracts. Journal of publication and IF were recorded. Data were summarized with descriptive statistics. Bivariate and multivariate analysis was performed to explore the association between publication status and other variables. RESULTS: Of 541 abstracts, 22% (119/541) were published with a median time to publication of 16 months (interquartile range = 8.525), ranging from 0 to 43 months. The study characteristics associated with a greater likelihood of publication were the following: research-type abstract, quantitative studies, randomized trials, studies with patient or healthcare-related outcomes, multiple institutions represented in authorship group, and multicenter studies. Studies with multiple institutions in authorship group and multicenter studies were published in higher IF journals (P < 0.05). CONCLUSIONS: The publication rate of 22% for abstracts presented at IMSH is low, indicative of the relatively new nature of simulation-based research in healthcare.
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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 | 0,076 | 0,263 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,011 |
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 ».