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Enregistrement W3017795551 · doi:10.1097/prs.0000000000007721

Reply: What Is Driving Paradigm Shifts in Plastic Surgery and Is Cosmetic Surgery Keeping Up?

2021· letter· en· W3017795551 sur OpenAlexaffabout
Marija Bucevska, Jugpal S. Arneja

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery · 2021
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHistory of Medical Practice
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImpact factorMedicineCitationComputer scienceLibrary science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sir: We thank these esteemed colleagues for taking the time to read and comment on our article1 and congratulate them for their investment, commitment, and growth of the Aesthetic Surgery Journal. They make numerous interesting comments that inspire discussion, for which we are grateful to have the opportunity to respond to herein. Our purpose was to contrast plastic surgery cosmetic market share/volume with innovation using citation volumes (not impact factor), as a proxy of sorts. Although we make reference to Plastic and Reconstructive Surgery’s impact factor in our article, we fully agree that there are inherent limitations to impact factor, and thus focused our attention at raw citation volumes. Regarding the query of a 50-year time horizon for this study and exclusion of basic science articles, although this was an arbitrary time horizon, we wanted to ensure we captured as many of the revolutionary articles as we could over time. We emulated the methodology of other authors in this regard.2 In fact, we certainly missed some transformational articles because of our methodology, including that of Murray’s landmark renal transplant work.3 Many basic science articles would make our list; nonetheless, we wanted to focus on clinical articles, because other authors have previously published citation analyses incorporating both clinical and basic science articles.4 To respond to the question of changes/advances over time, we were mindful to perform a decade-by-decade comparison as noted in Table 1 of our article, and do acknowledge that more cosmetic articles have been published in the past 15 years. Furthermore, it has been described by Joyce5 that the first 16 years is the interval with the most citations following publication. To this end, almost half of the cosmetic articles in our top 100 compendium were published since 2000, which indeed offers optimism toward an increased growth trajectory of cosmetic research. To the question of our hypothesis wherein a proportional market share should correspond to proportional innovation, we decided to include only “surgical” volumes; however, if we were to include minimally invasive volumes (which represent many advances captured in the areas of cosmetic innovation), also included in the American Society of Plastic Surgeons National Plastic Surgery Statistics Report,6 the percentage of “cosmetic” volume (surgical plus minimally invasive) is not simply 24 percent, but rather 75 percent, which would alter our assumptions considerably. In sum, we as academic surgeons will know full well that much of this foundational work (basic science and clinical) is done by a network of research coordinators, medical students, resident trainees, and master’s/doctoral students. Although this type of infrastructure rarely exists in most cosmetic practices (yet may exist within industry), would there not be the potential for exponential cosmetic growth and innovation with this type of system in place? This network could grow grant funding, registries, multicenter trials, research clusters, partnerships with industry, even cosmetic incubators that may spin off start-ups and the like, thereby increasing representation in academic cosmetic research and development, in turn leading to new innovations, which ultimately will offer increased marginal benefit for our patients. DISCLOSURE The authors have no financial interest to declare in relation to the content of this communication. Marija Bucevska, M.D.Jugpal S. Arneja, M.D., M.B.A.University of British ColumbiaVancouver, British Columbia, Canada

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,092
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,092
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0040,009
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0270,033
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,009

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,222 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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