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Enregistrement W2977336871 · doi:10.1097/pcc.0000000000002120

Research Collaboration in Pediatric Critical Care Randomized Controlled Trials: A Social Network Analysis of Coauthorship*

2019· article· en· W2977336871 sur OpenAlexafffundabout
Mark Duffett, Melissa Brouwers, Maureen O. Meade, Grace M. Xu

Notice bibliographique

RevuePediatric Critical Care Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensUniversity of OttawaMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésRandomized controlled trialBetweenness centralityMedicineCentralityStatisticsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Clinical research is a collaborative enterprise; researchers benefit from the expertise, experience, and resources of their collaborators. We sought to describe the extent and patterns of collaboration among pediatric critical care trialists, and to identify the most influential individuals, centers, and countries. DESIGN: Social network analysis of coauthorship. DATA SOURCES: Publications of pediatric critical care randomized controlled trials (1986-2018). DATA EXTRACTION: We manually extracted the names of all authors and their affiliations. We used productivity (number of randomized controlled trials), influence (number of citations), and four measures of prominence in the social network (degree, betweenness, closeness, and eigenvector centrality) to identify the most influential individuals. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: From 415 randomized controlled trials in pediatric critical care, we identified 2,176 trialists from 377 centers in 43 countries. The coauthorship network is highly disconnected and dominated by a single large cluster of trialists publishing 142 (34%) of the randomized controlled trials. However, 119 (29%) of the randomized controlled trials were published by 28 smaller clusters-a median (interquartile range) of 3 (2-4) randomized controlled trials each. The remaining 154 (37%) randomized controlled trials were coauthored by researchers publishing a single randomized controlled trial each. This overall structure has remained constant with the publication of new randomized controlled trials over 33 years. The most influential trialists and centers varied according to the metric we used; only one trialist and three centers ranked in the top 10 for all measures of influence. Thirty-five of the 40 trialists (88%) ranking in the top 10 of any of the measures were from the United States, the United Kingdom, and Canada. CONCLUSIONS: Pediatric critical care has made considerable progress in the number of trialists and randomized controlled trials, but the research enterprise remains highly clustered and fragmented, particularly geographically. Efforts to further increase the quantity and quality of research in the field should include steps to increase the level and range of collaboration.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,461
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,767
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Bibliométrie, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,587
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4610,767
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0310,006
Bibliométrie0,0050,026
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,000

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 Opus0,556
Tête enseignante GPT0,619
Écart entre enseignants0,063 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations23
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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