A Bibliometric Analysis of Publications on Oxycodone from 1998 to 2017
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Oxycodone is a widely used opioid analgesic, which is involved in cancer pain and non-cancer pain. This study is intended to understand the publication characteristics of oxycodone research field and assess the quality of pertinent articles from 1998 to 2017. METHODS: Oxycodone-related publications from 1998 to 2017 were retrieved from the Web of Science (WOS) and PubMed database. These papers were coded across several categories, such as total number, journals, countries, institutions, authors and citations reports. And the analysis of co-occurrence keywords was handled by VOSviewer software. RESULTS: According to search strategies, a total of 2659 articles on oxycodone were published in world from 1998 to 2017 in WOS. Among the top 10 most productive organizations, six of them were American institutes, two of them were pharmaceutical enterprises and the other three were Finnish, Australian and Canadian institutes, which is similar with the distribution by country/region. Drewes AM from Denmark published most articles and PAIN MEDICINE is the most productive journal in oxycodone area. Meanwhile, clinical studies occupy a dominant position during the past 20 years. The 10 most cited papers were listed. Among these articles, 8 of them are reviews and 2 of those are meta-analysis. And the last decade (2008-2017) displayed that the newest keywords focus on "double-blind", "randomized controlled trial" and "neuropathic pain". CONCLUSIONS: The findings provided a comprehensive overview of oxycodone research. In view of the adverse effects of oxycodone, high-quality oxycodone studies both in basic studies and clinical trials need to be completed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,363 | 0,234 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».