The 100 Most-Cited Papers on Giant Cell Arteritis: A BibliometricAnalysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Giant cell arteritis (GCA) carries a significant risk of vascular and visual morbidity. Given its clinical importance, the 100 most frequently cited articles on GCA were systematically identified and bibliometrically analyzed. METHODS: All databases belonging to the Web of Science platform were searched for research articles with no restriction on publication date. The distribution of papers among journals, countries of origin, and publication types were evaluated. The correlations between the year of publication with total number of citations and annual citation rate were also assessed. RESULTS: The top 100 articles on GCA were published between 1946 and 2018 and were cited a median (range) of 229 (153-1751) times. The papers were published in 30 journals, including nine rheumatology journals (n= 45), seven general medical journals (n= 21), three ophthalmology journals (n= 8), and eleven journals from other fields of research (n= 26). Based on corresponding author affiliation, the articles originated from 13 countries, led by the US (n= 55), Spain (n= 12), and the UK (n= 11). Clinical studies (n= 73) and non-systematic reviews (n= 11) were the most common publication types. The median (range) number of authors per article was 5 (1-44), and 73 individuals had more than one authorship. Year of publication was significantly correlated with the annual citation rate (P<0.001) but not with the total number of citations (P= 0.487). CONCLUSION: This bibliometric analysis provides insight into the history and evolution of GCA research, highlighting some of the most influential contributions to the field. The latest landmark papers may not have been identified due to temporal constraints on citation accumulation.
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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 | 0,010 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,164 | 0,166 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».