Pediatric Minimally Invasive Surgery—A Bibliometric Study on 30 Years of Research Activity
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pediatric minimally invasive surgery (MIS) is a standard technique worldwide. We aimed to analyze the research activity in this field. Methods: Articles on pediatric MIS (1991−2020) were analyzed from the Web of Science™ for the total number of publications, citations, journals, and impact factors (IF). Of these, the 50 most cited publications were evaluated in detail and classified according to the level of evidence (i.e., study design) and topic (i.e., surgical procedure). Results: In total, 4464 publications and 53,111 citations from 684 journals on pediatric MIS were identified. The 50 most cited papers were published from 32 institutions in the USA/Canada (n = 28), Europe (n = 19), and Asia (n = 3) in 12 journals. Four authors (USA/Europe) contributed to 26% of the 50 most cited papers as first/senior author. Hot topics were laparoscopic pyeloplasty (n = 9), inguinal hernia repair (n = 7), appendectomy, and pyloromyotomy (n = 4 each). The majority of publications were retrospective studies (n = 33) and case reports (n = 6) (IF 5.2 ± 3.2; impact index 16.5 ± 6.4; citations 125 ± 39.4). They were cited as often as articles with high evidence levels (meta-analyses, n = 2; randomized controlled trials, n = 7; prospective studies, n = 2) (IF 12.9 ± 22.5; impact index 14.0 ± 6.5; citations 125 ± 34.7; p > 0.05). Conclusions: Publications on laparoscopic pyeloplasty, inguinal hernia repair, appendectomy, and pyloromyotomy are cited most often in pediatric MIS. However, the relevant number of studies with strong evidence for the advantages of MIS in pediatric surgery is missing.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle