Evolution and current state of global research on paediatric resuscitation: a systematic scientometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Paediatric resuscitation is rare but potentially associated with maximal lifetime reduction. Notably, several nations experience high infant mortality rates even today. To improve clinical outcomes and promote research, detailed analyses on evolution and current state of research on paediatric resuscitation are necessary. METHODS: Research on paediatric resuscitation published in-between 1900 and 2019 were searched using Web of Science. Metadata were extracted and analyzed based on the science performance evaluation (SciPE) protocol. Research performance was evaluated regarding quality and quantity over time, including comparisons to adult resuscitation. National research performance was related to population, financial capacities, infant mortality rate, collaborations, and authors' gender. RESULTS: Similar to adult resuscitation, research performance on paediatric resuscitation grew exponentially with most original articles being published during the last decade (1106/1896). The absolute number, however, is only 14% compared to adults. The United States dominate global research by contributing the highest number of articles (777), Hirsch-Index (70), and citations (18,863). The most productive collaboration was between the United States and Canada (52). When considering nation's population and gross domestic product (GDP) rate, Norway is leading regarding population per article (62,467), per Hirsch-Index (223,841), per citation (2226), and per GDP (2.3E-04). Regarding publications per infant mortality rate, efforts of India and Brazil are remarkable. Out of the 100 most frequently publishing researchers, 25% were female. CONCLUSION: Research efforts on paediatric resuscitation have increased but remain underrepresented. Specifically, nations with high infant mortality rates should be integrated by collaborations. Additional efforts are required to overcome gender disparities.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».