Overview of Graves Ophthalmopathy Literature From 1999 to 2019: Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research on Graves ophthalmopathy has increased remarkably over the last 2 decades; however, few statistical analyses of the data presented in these publications have been conducted. OBJECTIVE: This study aims to detect and analyze emerging trends and collaboration networks in Graves ophthalmopathy research. METHODS: Graves ophthalmopathy-related publications from 1999 to 2019 were collected from the Web of Science Core Collection Database. Collected publications were restricted by category (article or review) and language (English). Bibliometric analyses included changes in the annual numbers of publications, journals, authors, countries, institutions, keywords, and references. RESULTS: In total, 3051 publications that met the criteria were collected. The number of annual publications has exhibited an increasing trend over the last 20 years. The journal Thyroid ranked first, publishing 183 Graves ophthalmopathy-related studies. There was no evidence of a relationship between impact factor (IF) and the number of publications (P=.69). The author Smith TJ had the largest number of publications on Graves ophthalmopathy (n=83). Of the countries that had published Graves ophthalmopathy-related articles, the United States had the largest number (n=784) and the highest centrality (0.18). Among institutions, the University of Pisa (Italy) contributed the most Graves ophthalmopathy-related articles (n=114). The most recent burst keywords (proliferation, rituximab, and selenium) and references may provide clues on emerging trends in research and clinical practice. CONCLUSIONS: This bibliometric analysis highlights countries, institutions, and authors who contributed to Graves ophthalmopathy-related publications. Emerging trends in Graves ophthalmopathy research, based on burst keywords and references, may provide clues relevant to clinical practice and future research.
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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 | 0,007 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,192 | 0,214 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».