A bibliometric analysis of the 100 most influential papers on peritoneal dialysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We aimed to identify the 100 most cited articles published on peritoneal dialysis (PD) and analyze their characteristics to provide information on the achievements and developments of PD research over the past decades. METHODS: The Science Citation Index Expanded (SCIE) in the Web of Science Core Collection was comprehensively searched from 2000 to 2018, using the keywords "Peritoneal dialysis" or "Dialyses, Peritoneal" or "Dialysis, Peritoneal" or "Peritoneal Dialyses". The top 100 cited articles were retrieved by reading titles and abstracts. Significant information was further elicited, including the authors, journals, countries, institutions, and publication year. RESULTS: The United States was the most productive country (n = 51), Li Pkt published the highest number of papers (n = 7), the Journal of the American Society of Nephrology produced the highest number of contributions (n = 28), and Baxter International Inc., the University of California System, and the University of Toronto were the institutions with the highest number of articles (n = 10). CONCLUSIONS: This is the first bibliometric study to identify the most influential papers in PD research. This report describes the major changes and advances in research regarding PD as a guide for writing a citable article.
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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 | 0,012 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,188 | 0,208 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».