Global publication productivity in dermatology: a bibliometric description of the past and estimation of the future
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the past two centuries, generations of dermatologists around the world have created an enormous number of publications. To our knowledge, no bibliometric analysis of these publications has been performed so far, nor have registered trials been analysed to anticipate future publication trends. OBJECTIVES: To determine the global distribution of national publication productivity, most published topics, institutions and funding sources contributing most to publications and to anticipate future trends based on registered clinical trials. METHODS: Following pre-assessment on PubMed, Embase, Web of Science and Scopus, the number of publications for 'dermatology' was determined for each of 195 countries, normalized per 1 Mio inhabitants and bibliometrically analysed. Dermatology-related trials registered at clinicaltrials.gov were specified by the top-10 diagnoses for the top-10 countries. RESULTS: The search yielded 1 071 518 publications between 1832 and 2019 with the top-5 diagnoses being melanoma, basal cell carcinoma, psoriasis, pruritus/itch and atopic dermatitis. The top-3 countries with highest absolute numbers of publications were the USA (30.6%), Germany (8.1%) and the UK (8.1%), whereas Switzerland, Denmark and Sweden had the highest publication rates when normalized by inhabitants. The most productive affiliation was the Harvard Medical School, the leading funding source the National Institutes of Health. Currently, maximum number of trials are registered in the USA (8111), France (1543) and Canada (1368). The highest percentage of all dermatology-related trials in a specific country were as follows: Melanoma in the Netherlands (24.8%), psoriasis in Germany (21.7%) and atopic dermatitis in Japan (15.9%). CONCLUSION: The top-10 countries including the USA, Canada, a few European and Asian countries contributed more than 3/4 of all publications. The USA hold the dominant leader position both in past publication productivity and currently registered trials. While most Western countries continue to focus their research on the top-10 topics, China and India appear to prioritize their scope towards other topics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | medium |
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 | 0,023 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,144 | 0,270 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».