Publication Trends of Pediatric and Adult Randomized Controlled Trials in General Medical Journals, 2005–2018: A Citation Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Policy has been developed to promote the conduct of high-quality pediatric randomized controlled trials (RCTs). Whether these strategies have influenced publication trends in high-impact journals is unknown. We aim to evaluate characteristics, citation patterns, and publication trends of pediatric RCTs published in general medical journals (GMJs) compared with adult RCTs over a 13-year period. Studies were identified using Medline, and impact metrics were collected from Web of Science and Scopus. All RCTs published from 2005–2018 in 7 GMJs with the highest impact factors were identified for analysis. A random sample of matched pediatric and adult RCTs were assessed for publication characteristics, academic and non-academic citation. Citations were counted from publication until June 2019. Among 4146 RCTs, 2794 (67.3%) enrolled adults, 591 (14.2%) enrolled children, and 761 RCTs (18.3%) enrolled adult and pediatric patients. Adult RCTs published in GMJs grew by 5.1 publications per year (95% CI: 3.3–6.9), while the number of pediatric RCTs did not show significant change (−0.4 RCTs/year, 95% CI: −1.4–0.6). Adult RCTs were cited more than pediatric RCTs (median(IQR): 29.9 (68.5–462.8) citations/year vs. 13.2 (6.8–24.9) citations/year; p < 0.001); however, social media attention was similar (median(IQR) Altmetric Attention Score: 37 (13.75–133.8) vs. 26 (6.2–107.5); p = 0.25). Despite policies which may facilitate conduct of pediatric RCTs, the publishing gap in high-impact GMJs is widening.
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.
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 | 0,322 | 0,500 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 découle