Time series-based bibliometric analysis of a systematic review of multidisciplinary care for opioid dose reduction: exploring the origins of the North American opioid crisis
Notice bibliographique
Résumé
Bibliometric analyses of systematic reviews offer unique opportunities to explore the character of specific scientific fields. In this time series-based analysis, dynamics of multidisciplinary care for chronic pain and opioid prescribing are analyzed over a forty-four year time span. Three distinct periods are identified, each defined by distinct research areas, as well as priorities regarding the use of opioids and the appropriate management of chronic pain. These scientometrically defined periods align with timelines identified previously by narrative historical accounts. Through cross-correlation with a mortality time series, a significant two-year lag between opioid overdose mortality and citation dynamics is identified between 2004 and 2019. This analysis demonstrates a bidirectional relationship between the scientific literature and the North American opioid overdose crisis, suggesting that the scientific literature is both reflective and generative of an important health and social phenomenon. A scientometric phenomenon of memory lapse, namely an overt and prolonged failure to cite older relevant literature, is identified using a metric of mean time to citation. It is proposed that this metric can be used to analyze changes in emerging literature and thus predict the nature of clinical and policy responses to the opioid crisis, and thus potentially to other health and social phenomena.
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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 | 0,041 | 0,215 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,099 | 0,176 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 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) | 0,002 | 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; 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 ».