A Bibliometric Analysis of Medical Research Literature on Commonly Sold Herbal Medicines
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Herbal medicines and supplements are frequently utilized for healthcare purposes. Due to their increased use globally, it is essential to understand the characteristics of research conducted on this topic. Methods Search strategies were created by identifying the top-selling herbal supplements from the 2020 HerbalGram Market Report. The Natural Medicines database was used to identify and record the most common terms used to refer to the herbal supplements. The search strategy was limited to the “MEDICINE” category. Searches were run on Scopus on August 02, 2021, and all results were exported on the same day to avoid discrepancies due to daily database updates. Various bibliometric data were collected, including information on total number of publications, publications per year, number of authors and journals, open access status, document type, author affiliations, most highly published authors, institutional affiliations, funding sponsors, country of publication, and most highly cited publications. VOSViewer, a software tool, was used to construct and visualize the bibliometric networks. Results A total of 42 385 (12 481 open access) articles published by 92 814 unique authors between 1827 and 2021 were obtained. An overall upward trend has been noticed in the number of publications, with the most widely researched herbal medicines being wheatgrass, turmeric, barley, garlic, and green tea. The most productive countries were the United States (n=6957) and China (n=5426). Planta Medica published the largest number of publications related to herbal medicine. Conclusions A continuous upward trend has been identified in the number of publications surrounding commonly sold herbal medicines. Due to the projected increase of the use of these medicines, future research should examine and analyse the characteristics of emerging publications in this field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
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 | 0,021 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,262 | 0,306 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».