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Enregistrement W2808921551 · doi:10.1186/s12889-018-5689-x

Bibliometric analysis of global migration health research in peer-reviewed literature (2000–2016)

2018· article· en· W2808921551 sur OpenAlexaff
Waleed M. Sweileh, Kolitha Wickramage, Kevin Pottie, Charles Hui, Bayard Roberts, Ansam F. Sawalha, Sa’ed H. Zyoud

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScopusMedicinePublic healthRefugeeBiostatisticsPeer reviewMental healthPsychosocialGlobal healthHealth policyEnvironmental healthMEDLINEFamily medicinePolitical sciencePsychiatryNursingLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The health of migrants has become an important issue in global health and foreign policy. Assessing the current status of research activity and identifying gaps in global migration health (GMH) is an important step in mapping the evidence-base and on advocating health needs of migrants and mobile populations. The aim of this study was to analyze globally published peer-reviewed literature in GMH. METHODS: A bibliometric analysis methodology was used. The Scopus database was used to retrieve documents in peer-reviewed journals in GMH for the study period from 2000 to 2016. A group of experts in GMH developed the needed keywords and validated the final search strategy. RESULTS: The number of retrieved documents was 21,457. Approximately one third (6878; 32.1%) of the retrieved documents were published in the last three years of the study period. In total, 5451 (25.4%) documents were about refugees and asylum seekers, while 1328 (6.2%) were about migrant workers, 440 (2.1%) were about international students, 679 (3.2%) were about victims of human trafficking/smuggling, 26 (0.1%) were about patients' mobility across international borders, and the remaining documents were about unspecified categories of migrants. The majority of the retrieved documents (10,086; 47.0%) were in psychosocial and mental health domain, while 2945 (13.7%) documents were in infectious diseases, 6819 (31.8%) documents were in health policy and systems, 2759 (12.8%) documents were in maternal and reproductive health, and 1918 (8.9%) were in non-communicable diseases. The contribution of authors and institutions in Asian countries, Latin America, Africa, Middle East, and Eastern European countries was low. Literature in GMH represents the perspectives of high-income migrant destination countries. CONCLUSION: Our heat map of research output shows that despite the ever-growing prominence of human mobility across the globe, and Sustainable Development Goals of leaving no one behind, research output on migrants' health is not consistent with the global migration pattern. A stronger evidence base is needed to enable authorities to make evidence-informed decisions on migration health policy and practice. Research collaboration and networks should be encouraged to prioritize research in GMH.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,245
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,673
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,245
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,005
Bibliométrie0,3270,364
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,200
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations264
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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