Discordance Between Population Impact of Musculoskeletal Disorders and Scientific Representation: A Bibliometric Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Musculoskeletal disorders (MSDs) are a leading cause of healthy years lost due to premature mortality and disability. Our objective was to investigate whether MSDs were commensurably represented within the published health literature. METHODS: MEDLINE bibliometric data were retrieved for 2011 and 2016. The 25 disease branches, including MSDs, were ranked according to published article counts, proportion of all publications, and increase in publications from 2011 to 2016. Rankings were also considered within 5 groupings of general health journals: geriatrics and gerontology, general and internal medicine, multidisciplinary sciences, primary health care, and public health. RESULTS: There were 532,283 MEDLINE publications in 2016, a 16% increase over 2011. In 2016, MSDs ranked 13th in publication count, unchanged from 2011. The increase of 11% in MSD publications from 2011 was below the overall increase. Of 2016 publications, only 7% were MSD indexed, dropping from 7.3% in 2011. MSD-indexed publications had their highest ranking (8th) within geriatrics and gerontology, and lowest (19th) within public health. CONCLUSION: MSDs appear underrepresented in the published health literature generally, and specifically within public health, despite their significant population impact. A broader focus on noncommunicable diseases associated with mortality omits noncommunicable diseases such as MSDs that are leading contributors to high morbidity and high costs, and such omission likely contributes to the neglect of recognizing MSDs as a health priority.
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 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 | 0,034 | 0,217 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,135 | 0,192 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».