A bibliometric analysis of multimorbidity from 2005 to 2019
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Multimorbidity is frequently seen in primary care. We aimed to identify and analyze publications on multimorbidity, including those that most influenced this field. METHOD: A bibliometric analysis of publications from 2005 to 2019 in the PubMed database containing "multimorbidity" or "multi-morbidity" identified with the tool iCite. We analyzed the number of publications, total citations, the article-level metric Relative Citation Ratio (RCR), type of study, and journals with the most cited articles. RESULTS: The number of publications using "multimorbidity" has continuously increased since 2005 (2005-2009: 138; 2010-2014: 823; 2015-2019: 3068). The median number of total citations per article was 3. The median RCR was 1.04. Articles with RCR at or above the 97th percentile (RCR = 7.43) were analyzed in detail (n = 104). In 34 publications of this subgroup (33%), the word multimorbidity was used but was not the subject of study. The remaining top 70 publications included 32 observational studies, 22 reviews, five guideline statements, three analysis papers, two randomized trials, three qualitative studies, two measurement development reports, and one conceptual framework development report. The publications were produced by authors from 32 countries. They were published in 37 different journals, ranging from one to four articles in the same journal. CONCLUSIONS: We found a continuous increase in the number of publications about multimorbidity since 2005. However, our study suggests that the numbers should be considered only a general trend because multimorbidity was not the main subject in 33% of publications in a subgroup of 104 analyzed in detail.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,206 | 0,221 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».