Evolving Trends in Physiotherapy Research Publications between 1995 and 2015
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The aim of this study was to comparatively analyze evolving trends in physiotherapy (PT) research publications (excluding case reports and epidemiological and qualitative studies) between 1995 and 2015, inclusively in terms of research design, funding support, age groups, and health conditions. Method: This was an observational study using PubMed-indexed data. Combinations of medical subject headings identified yearly research publications for PT and comparator fields: human-based health and physical rehabilitation. Yearly publications data were extracted, relative percentages were computed, and linear or exponential regressions examined the yearly growth in the proportion of research publications over these 2 decades. Results: As a percentage of human-based health research publications, PT research publications grew exponentially: from 0.54% in 1995 to 2.37% in 2015 ( r² = 0.97; p < 0.01). As a percentage of physical rehabilitation research publications, PT research grew from 38.2% in 1995 to 58.7% in 2015 ( r² = 0.89; p < 0.01). Randomized controlled trials (RCTs) resulted in the majority of PT research publications (from 45.1% in 1995 to 59.4% in 2015; r² = 0.79; p < 0.01). Rates of declared funding increased (from 29.7% in 1995 to 57% in 2015; r² = 0.83; p < 0.01), but the comparator fields had similar growth. The percentage of PT research publications remained stable for most health conditions and age groups, decreased for those aged 0–18 years ( p = 0.012) and for cardiovascular and pulmonary conditions (both p < 0.01), and increased for neoplasms ( p < 0.01). Conclusions: PT research publications have become more prevalent among health and physical rehabilitation research publications; the majority of publications report on RCTs.
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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 | 0,022 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,036 | 0,047 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».