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Enregistrement W3194747632 · doi:10.24938/kutfd.916560

INVESTIGATION OF THE GLOBAL OUTCOMES OF ACUTE RESPIRATORY DISTRESS SYNDROME WITH THE EFFECT OF COVID-19 IN PUBLICATIONS: A BIBLIOMETRIC ANALYSIS BETWEEN 1980 AND 2020

2021· article· en· W3194747632 sur OpenAlexaboutno aff
Musa Zengіn, Ramazan Baldemir

Notice bibliographique

RevueKırıkkale Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésARDSMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Acute respiratory distressBibliometricsPandemicWeb of scienceMEDLINEMeta-analysisFamily medicineInternal medicineLibrary sciencePolitical scienceLungComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Acute respiratory distress syndrome (ARDS) is regarded as a serious complication with high mortality rates and constitutes an important health problem during the COVID-19 pandemic. Therefore, a thorough bibliometric study on ARDS is needed. In this study, it was aimed to holistically summarize the articles published on ARDS between the years 1980 and 2020 using statistical methods and bibliometric analyses.Material and Methods: The literature was scanned using the Web of Science (WoS) database. Keywords used on WoS included “acute respiratory distress syndrome”, “adult respiratory distress syndrome” and “ARDS”. The search was carried out on the “titles” of the publications, and the articles obtained were bibliometrically analyzed. Linear and non-linear regression analysis was used in order to estimate the number of future studies.Results: A total of 11.934 publications were found. Of these publications, 5402 were articles (45.3%) on which the bibliometric analysis was performed. A high increase trend was observed in the number of publications during COVID-19. Most articles were published in the field of Critical Care Medicine (1965, 36.4%). The top four countries contributing to the literature were the USA (1967, 36.4%), Germany (534, 9.9%), France (534, 9.9%), and China (534, 9.9%). The most active 4 institutions were confirmed as theUniversity of Toronto (154), University of California San Francisco (153), University of Washington (153) and University of Harvard (151). The first 2 journals with the most publications were Critical Care Medicine (394) and Intensive Care Medicine (248).Conclusion: In this comprehensive bibliometric study on ARDS on which the number of research increases day by day with the effect of the COVID-19 pandemic, a summarized information of 5402 articles published between 1980 and 2020 was reported. This study will be a guide for scientists and clinicians regarding the global output of ARDS.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,1360,161
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,264 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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