Globalization of Plastic and Reconstructive Surgery: A Continent, Country, and State-Level Analysis of Publications
Notice bibliographique
Résumé
Background: Over the past decade, there has been a worldwide increase in plastic and reconstructive surgery research as well as increased interest in global collaboration. However, little is known about who is contributing to this global expansion or the trends of individual countries. The aim of our study was to analyze the output of Plastic and Reconstructive Surgery (PRS) over a decade to elucidate trends in the plastic surgery field. Methods: The country of origin for all first authors of articles published by PRS from 2010 to 2019 were determined and date extracted using PubMed2XL. The change in frequency of publications over the decade by country, continental contributions, as well as state-level analysis within the United States were analyzed. Results: From 2010 to 2019, there were a total number of 8680 publications with an increase in total articles from 747 to 1049 per year. 54 countries contributed over the decade, with the United States producing the most followed by Italy, China, Canada, and the UK. The top producing states were Texas, New York, California, Massachusetts, and Pennsylvania. Conclusions: The last decade (2010–2019) saw a large international increase in research, not only with the total number of publications, but also in the diversity of originating country. Our work shows a shift away from a US-focused journal to incorporate more work from our international colleagues, as research is conducted in centers across the globe.
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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 | 0,008 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,050 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».