MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2782090272 · doi:10.1371/journal.pone.0189091

Mapping of global scientific research in comorbidity and multimorbidity: A cross-sectional analysis

2018· article· en· W2782090272 sur OpenAlexafffundabout
Ferrán Catalá-López, Adolfo Alonso‐Arroyo, Matthew J. Page, Brian Hutton, Rafael Tabarés‐Seisdedos, Rafael Aleixandre‐Benavent

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensUniversity of OttawaOttawa Hospital
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilInstituto de Salud Carlos IIICanadian Institutes of Health ResearchSecretaría de Estado de Investigación, Desarrollo e InnovaciónMedical Research CouncilCentro de Investigación Biomédica en Red de Salud MentalEuropean Regional Development FundGeneralitat ValencianaMinisterio de Economía y Competitividad
Mots-clésComorbidityBibliometricsMEDLINESpecialtyGeriatricsMedicineFamily medicinePsychiatryLibrary scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The management of comorbidity and multimorbidity poses major challenges to health services around the world. Analysis of scientific research in comorbidity and multimorbidity is limited in the biomedical literature. This study aimed to map global scientific research in comorbidity and multimorbidity to understand the maturity and growth of the area during the past decades. METHODS AND FINDINGS: This was a cross-sectional analysis of the Web of Science. Searches were run from inception until November 8, 2016. We included research articles or reviews with no restrictions by language or publication date. Data abstraction was done by one researcher. A process of standardization was conducted by two researchers to unify different terms and grammatical variants and to remove typographical, transcription, and/or indexing errors. All potential discrepancies were resolved via discussion. Descriptive analyses were conducted (including the number of papers, citations, signatures, most prolific authors, countries, journals and keywords). Network analyses of collaborations between countries and co-words were presented. During the period 1970-2016, 85994 papers (64.0% in 2010-2016) were published in 3500 journals. There was wide diversity in the specialty of the journals, with psychiatry (16558 papers; 19.3%), surgery (9570 papers; 11.1%), clinical neurology (9275 papers; 10.8%), and general and internal medicine (7622 papers; 8.9%) the most common. PLOS One (1223 papers; 1.4%), the Journal of Affective Disorders (1154 papers; 1.3%), the Journal of Clinical Psychiatry (727 papers; 0.8%), the Journal of the American Geriatrics Society (634 papers; 0.7%) and Obesity Surgery (588 papers; 0.7%) published the largest number of papers. 168 countries were involved in the production of papers. The global productivity ranking was headed by the United States (37624 papers), followed by the United Kingdom (7355 papers), Germany (6899 papers) and Canada (5706 papers). Twenty authors who published 100 or more papers were identified; the most prolific authors were affiliated with Harvard Medical School, State University of New York Upstate Medical University, National Taiwan Normal University and China Medical University. The 50 most cited papers ("citation classics" with at least 1000 citations) were published in 20 journals, led by JAMA Psychiatry (11 papers) and JAMA (10 papers). The most cited papers provided contributions focusing on methodological aspects (e.g. Charlson Comorbidity Index, Elixhauser Comorbidity Index, APACHE prognostic system), but also important studies on chronic diseases (e.g. epidemiology of mental disorders and its correlates by the U.S. National Comorbidity Survey, Fried's frailty phenotype or the management of obesity). CONCLUSIONS: Ours is the first analysis of global scientific research in comorbidity and multimorbidity. Scientific production in the field is increasing worldwide with research leadership of Western countries, most notably, the United States.

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 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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,092
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
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 enseignants0,952
Score d'incertitude au seuil0,155

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,092
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0480,071
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,353
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,076 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations35
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetChronic Disease Management StrategiesTravaux en français237 207