Vascular Surgery Research in the Coronavirus Disease 2019 Pandemic: A Sex-Based Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The COVID-19 pandemic has disrupted vascular surgery services globally and its impact on researchers has illustrated disproportionate barriers for female researchers. We assessed the pandemic's consequences on bibliometric trends in vascular surgery and vascular medicine throughout the pandemic. METHODS: A scoping review was performed using the PubMed/MEDLINE, Scopus, and EMBASE databases from January to December 2020 to identify articles related to COVID-19 and vascular surgery or vascular medicine. Articles only describing cardiac or neurovascular care were excluded. The scoping review was performed according to the PRISMA-ScR guidelines. Bibliometric data were extracted and analyzed. RESULTS: Four hundred and fourteen articles were identified, including 125 (30.2%) original articles, 42 (10.1%) review papers, 105 (25.4%) case reports, 27 (6.5%) editorials and commentaries, 94 (22.7%) letters and correspondences, and 21 (5.1%) conference abstracts. The 5 most common countries of study or discussion were all high-income countries. English was the predominant (n = 393, 94.9%) language. Funding was reported for 5.1% (n = 21) of articles. In the first 6 months, 17.6% (n = 30) of first authors and 10.6% (n = 18) of last authors were female, while the last 6 months saw an increase in representation to 30.6% (n = 74) and 15.6% (n = 38) for first and last author, respectively. CONCLUSION: The pandemic caused a rapid surge in vascular publications related to COVID-19. Female authors remain underrepresented in vascular research and the share in female authorship has dropped early in the pandemic, but rose after the end of the first wave. High-income countries remain overrepresented in research productivity, alluding to important disparities in COVID-19-related literature.
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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: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
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 | 0,035 | 0,152 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,207 | 0,228 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».