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Enregistrement W3133906725 · doi:10.1111/jdv.17196

Global publication productivity in dermatology: a bibliometric description of the past and estimation of the future

2021· article· en· W3133906725 sur OpenAlex
Lorena Gantenbein, Pooja Arora, Alexander A. Navarini, Oliver Brandt, Simon M. Mueller

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of the European Academy of Dermatology and Venereology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtopic dermatitisScopusDermatologyBibliometricsFamily medicineMEDLINELibrary sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelmedium
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0200,141
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,189
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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