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Enregistrement W4214484734 · doi:10.1101/2022.02.24.22271416

Mapping publication outputs, collaboration networks, research hotspots, and most cited articles in systematic reviews and meta-analyses of medicine and health sciences in Ethiopia: analyses of 20 years of scientific data

2022· preprint· en· W4214484734 sur OpenAlexaboutno aff
Tesfa Dejenie Habtewold, Nigussie Tadesse Sharew, Aklilu Endalamaw, Henok Mulugeta, Getenet Dessie, Nigus Gebremedhin Asefa, Getachew Mullu Kassa, Wubet Alebachew Bayih, Mulugeta Molla Birhanu, Balewgizie Sileshi Tegegne, Andreas A. Teferra, Abera Kenay Tura, Sisay Mulugeta Alemu

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeb of sciencePsycINFOMeta-analysisSystematic reviewMEDLINEBibliometricsLibrary scienceMedicineScopusFamily medicineGeographyPolitical scienceComputer sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Although the publication of systematic reviews (SR) and meta-analyses (MA) has substantially grown in Ethiopia, no robust study systematically characterized these SR and MA was conducted. Thus, we aimed to map publication outputs, collaboration networks, research hotspots, and most cited SR and MA of medicine and health sciences in Ethiopia. Methods We conducted a bibliometric study of SR and MA published up to December 31, 2021, and systematically searched via PubMed, PsycInfo, EMBASE, and Web of Science databases. We included all SR and MA in medicine and health sciences fields in Ethiopia irrespective of the authors’ affiliation and place of publication. Full records and cited references’ meta-data were extracted from the Web of Science Core Collection database. VOSviewer software was used to perform bibliometric analyses. The relevance of an item (e.g. author, country, or keywords) was measured by its weight based on frequencies using the full or binary counting method) and strength of the link between items was measured using total link strength. Results In total, 422 SR and MA were published between 2001 and 2021 by 14 research groups (i.e. overall, 1,066 authors participated) who affiliated with institutions from 33 countries. The largest number of SR and MA were published by authors affiliated with Debre Markos University, University of Gondar and Bahir Dar University. In addition, strong collaboration was observed among authors affiliated with institutions in Ethiopia, the Netherlands, Australia, and Canada. The identified research hotspots were maternal and child health, depression and substance use, cardiometabolic diseases, infectious diseases, HIV/AIDS, hepatitis and nutrition. The most cited SR was about domestic violence against women published in 2015. The SR and MA were published in 160 journals, with a majority published in PLOS (11%) and BMC (25%) journals. Conclusions In this study, we provide a comprehensive summary of collaboration networks, research hotspots, and most cited SR and MA to gain a deeper understanding of the landscape of SR and MA research in Ethiopia. We believe that our study informs researchers, higher institutions, and policymakers about research hotspots and gaps in medicine and health sciences research in Ethiopia. The national and international collaboration is promising, and a concerted effort among researchers, policymakers and funding agencies could increase research outputs and broaden research areas.

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)0,056
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,150
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,886
Score d'incertitude au seuil0,294

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0560,150
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,010
Bibliométrie0,1140,120
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,940
Tête enseignante GPT0,684
Écart entre enseignants0,257 · 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
Domainenon disponible
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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