Analysis of the top 100 most influential papers in benign prostatic hyperplasia
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The fund of knowledge on benign prostatic hypertrophy (BPH) has been growing since the 1970s. Citation analysis is a tool by which we can quantify influence of specific articles and assess the growth of a certain topic. This paper seeks to identify trends, as well as draw attention to the most influential papers, authors, and journals. Many analogous studies have been done, but none have been done in the field of BPH. METHODS: We used Thomson Reuters Web of Science to collect articles pertaining to BPH in a two-step fashion. We identified 117 keywords relevant to BPH and using these 117 words, we were able to identify 7302 total articles. These articles were organized by number of citations. Of the top 200 articles, 100 articles were excluded based on title and abstract analysis. One hundred articles were included for final analysis, as this is the standard of citation analysis. RESULTS: Overall, total citations were slightly correlated with journal impact factor. Author analysis revealed no significant difference between authorship and average citations. Topic analysis showed the most cited topic was surgical management with 657.35 citations per year. Study design analysis showed the predominant study design was the randomized control trial. CONCLUSIONS: By using the two-step methodology, we were able to create a list of the top 100 most influential articles in the field of BPH. In doing so, we illustrated the growth of the field over time and paid tribute to the myriad of papers, authors, and journals that have shaped the field to this day.
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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 | 0,009 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,088 | 0,073 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».