Bibliometric study of ‘overviews of systematic reviews’ of health interventions: evaluation of prevalence, citation and impact factor
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Overviews synthesising the results of multiple systematic reviews help inform evidence-based clinical practice. In this first of two companion papers, we evaluate the bibliometrics of overviews, including their prevalence and factors affecting citation rates and JIF (JIF).Methods: We searched MEDLINE, Epistemonikos and Cochrane Database of Systematic Reviews (CDSR). We included overviews that: (a) synthesised reviews, (b) conducted a systematic search, (c) had a methods section, and (d) examined a healthcare intervention. Multivariable regression was conducted to determine the association between citation density, JIF and 6 predictor variables. Results: We found 1218 overviews published from 2000 to 2020; the majority (73%) were published in the most recent 5-year period. We extracted a selection of these overviews (n=541; 44%) dated from 2000 to 2018. The 541 overviews were published in 307 journals; CDSR (8%), PLOS ONE (3%) and Sao Paulo Medical Journal (2%) were the most prevalent. The majority (70%) were published in journals with impact factors between 0.05 and 3.97. We found a mean citation count of 10 overviews per year, published in journals with a mean JIF of 4.4. In multivariable analysis, overviews with a high number of citations and JIFs had more authors, larger sample sizes, were open access and reported the funding source. Conclusions: An 8-fold increase in the number of overviews was found between 2009 and 2020. We identified 332 overviews published in 2020, which is equivalent to 1 overview published per day. Overviews perform above average for the journals in which they publish.
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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 | 0,196 | 0,649 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,162 | 0,167 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».