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Enregistrement W3085347427 · doi:10.5114/pedm.2020.98165

Pediatric type 1 diabetes research in the 21st century: a scientometric review

2020· review· en· W3085347427 sur OpenAlexaboutno aff
Brij Mohan Gupta, Devi Dayal

Notice bibliographique

RevuePediatric Endocrinology Diabetes and Metabolism · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiabetes and associated disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPediatric endocrinologyDiabetes mellitusType 2 diabetesMedicineInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Scientometric studies help scientists to identify research gaps and plan future research. There is no scientometric assessment of research on childhood onset type 1 diabetes (T1D), despite an intensive research in this field over the past 2 decades. AIM OF THE STUDY: To provide a scientometric assessment of global research output in pediatric T1D. MATERIAL AND METHODS: Publications on pediatric T1D indexed in Scopus database over the 20-year period from 2000 to 2019 were examined. The most productive and impactful countries, organizations and authors, trends in research, the media of publications and characteristics of high cited publications were identified using appropriate bibliographic tools. RESULTS: Pediatric T1D research registered 7.84% and 79.99% annual and 10-year cumulative growth and averaged 19.35 citations per paper (CPP). The field witnessed an uneven participation of 141 countries, wherein 82.67% of the global research output share came from top 10 countries. USA leads the ranking with 29.76% share, followed by UK (10.56%), Germany, Italy, Sweden and Australia (5.15% to 7.88%), and Poland, Finland, Canada and Denmark (3.04% to 4.24%). Five countries which registered relative citation index (RCI) higher than their group average of 1.63 were Finland (2.30), UK (1.82), Canada (1.77), Denmark and USA (1.74 each). The number of participating organizations and authors was 3627 and 5596 respectively. CONCLUSIONS: The USA and Finland are the most productive and the most impactful countries respectively in global pediatric T1D research. The contribution from developing countries especially from Southeast Asia is meager despite a large disease burden.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devishigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,008
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,302 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Bibliométrie

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet · Autre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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