COVID-19 from a rheumatology perspective: bibliometric and altmetric analysis
Notice bibliographique
Résumé
The Coronavirus disease 2019 (COVID-19) outbreak turned out the greatest pandemic for decades. It challenged enormously the global health system, forcing it to adjust to the new realities. We aimed to analyze articles covering COVID-19 papers in the rheumatological field and outline emerging topics raising within this frame. We applied the bibliometric database Scopus for our literature search and conducted it on the 5th of June using the following keywords: "rheumatic" OR "rheumatology" OR "rheumatoid arthritis" OR "systemic lupus erythematosus" OR "myositis" OR "systemic sclerosis" OR "vasculitis" OR "arthritis" OR "ankylosing spondylitis" AND "COVID-19". We analyzed all selected articles according to various aspects: type of document, authorship, journal, citations score, rheumatology field, country of origin, language, and keywords. With the help of the software tool VOSviewer version 1.6.15, we have built the visualizing network of authors and keywords co-occurrence. The measurement of the social impact of articles was made using Altmetric data. This study included 1430 retrieved articles with open access mostly. The top five journals in this field were Annals of the Rheumatic Diseases (n = 65), Rheumatology International (n = 51), Clinical Rheumatology (n = 50), Lancet Rheumatology (n = 50), and Frontiers In Immunology (n = 33). Most studies originate from countries with a high incidence of COVID-19 among the general population (the USA-387; Italy-268; UK-184; France-114; Germany-110; India-98 and Spain-96, China-94, Canada-73 Turkey-66). Original Articles (42.1%) were the most common articles' type, following by Letters (24.4%), Reviews (21.7%), Notes (6%), Editorials (4.8%), Erratum (1%). According to the citations scores, articles dedicated to the clinical course of COVID-19 in patients with rheumatic diseases were of the highest importance for the scientific rheumatologic community. Rheumatoid arthritis (n = 527), systemic lupus erythematosus (n = 393), vasculitis (n = 267), myositis (n = 71), systemic sclerosis (n = 68), and psoriatic arthritis (n = 68) were the most widely discussed rheumatic diseases in the view of COVID-19. The analysis of Altmetric and citations scores revealed a moderate correlation between them. This article provides a comprehensive bibliometric and altmetric analysis of COVID-19 related articles in the rheumatology field and summarizes data about features of rheumatology service in the time of the pandemic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,230 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,072 | 0,061 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».