Four Decades of Clinical Liver Transplantation Research: Results of a Comprehensive Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nearly 40 y have passed since the 1983 National Institutes of Health Consensus-Development-Conference, which has turned liver transplantation (LT) from a clinical experiment into a routine therapeutic modality. Since' clinical LT has changed substantially. We aimed to comprehensively analyze the publication trends in the most-cited top-notch literature in LT science over a 4-decade period. METHODS: A total of 106 523 items were identified between January 1981 and May 2021 from the Web of Science Core Collection. The top 100 articles published were selected using 2 distinct citation-based strategies to minimize bias. Various bibliometric tools were used for data synthesis and visualization. RESULTS: The citation count for the final dataset of the top 100 articles ranged from 251 to 4721. Most articles were published by US authors (n = 61). The most prolific institution was the University of Pittsburgh (n = 15). The highest number of articles was published in Annals of Surgery, Hepatology, and Transplantation ; however, Hepatology publications resulted in the highest cumulative citation of 9668. Only 10% of the articles were classified as evidence level 1. Over 90% of first/last authors were male. Our data depict the evolution of research focus over 40 y. In part, a disproportional flow of citations was observed toward already well-cited articles. This might also project a slowed canonical progress, which was described in other fields of science. CONCLUSIONS: This study highlights key trends based on a large dataset of the most-cited articles over a 4-decade period. The present analysis not only provides an important cross-sectional and forward-looking guidance to clinicians, funding bodies, and researchers but also draws attention to important socio-academic or demographic aspects in LT.
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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 | 0,011 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,066 | 0,113 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».