Global mapping of randomised trials related articles published in high-impact factor medical journals: a cross-sectional analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Randomised controlled trials (RCTs) provide the most reliable information to inform clinical practice and patient care. We aimed to map the global clinical research publication activity through RCTs related articles in high-impact factor medical journals over the past five decades. Methods Cross-sectional analysis of articles published in the highest ranked medical journals with an impact factor > 10 (according to Journal Citation Reports published in 2017). We searched PubMed/MEDLINE (from inception to December 31, 2017) for all RCTs related articles (e.g. primary RCTs, secondary analyses and methodology papers) published in high-impact factor medical journals. For each included article, raw metadata were abstracted from the Web of Science. A process of standardization was conducted to unify different terms and grammatical variants and to remove typographical, transcription, and/or indexing errors. Descriptive analyses were conducted (including the number of articles, citations, most prolific authors, countries, journals, funding sources and keywords). Network analyses of collaborations between countries and co-words were presented. Results We included 39305 articles (period 1965-2017) published in forty journals. The Lancet (n=3593; 9.1%), the Journal of Clinical Oncology (n=3343; 8.5%), and The New England Journal of Medicine (n=3275 articles; 8.3%) published the largest number of RCTs. 154 countries were involved in the production of articles. The global productivity ranking was led by the United States (n=18393 articles), followed by the United Kingdom (n=8028 articles), Canada (n=4548 articles) and Germany (n=4415 articles). Seventeen authors who published 100 or more articles were identified; the most prolific authors were affiliated with Duke University (United States), Harvard University (United States), and McMaster University (Canada). Main funding institutions were the National Institutes of Health (United States), Hoffmann-La Roche (Switzerland), Pfizer (United States), Merck Sharp & Dohme (United States) and Novartis (Switzerland). The 100 most cited RCTs were published in 9 journals, led by The New England Journal of Medicine (n=78 articles), The Lancet (n=9 articles) and JAMA (n=7 articles). These landmark contributions focused on novel methodological approaches (e.g. “Bland-Altman method”) and trials on the management of chronic conditions (e.g. diabetes control, hormone replacement therapy in postmenopausal women, multiple therapies for diverse cancers, cardiovascular therapies such as lipid-lowering statins, antihypertensive medications, antiplatelet and antithrombotic therapy). Conclusions Our analysis identified authors, countries, funding institutions, landmark contributions and high-impact factor medical journals publishing RCTs. Over the last 50 years, publication production in leading medical journals has increased with research leadership of Western countries, but with very limited representation from low and middle-income countries.
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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 | 0,037 | 0,154 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,060 | 0,060 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».