The Quality and Quantity of Lower Genital Tract Research Across Multiple Journals
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to determine the quantity and quality of lower genital tract disease (LGTD) research by topic published across a variety of gynecology and dermatology journals. METHODS: Authors accessed all articles that were rejected (1,111, 59.5%) and accepted (755, 40.5%) by the Journal of Lower Genital Tract Disease ( JLGTD ) from 2008 to 2020. Studies were categorized by key topic: Cervix, Human Papillomavirus, Vulva, Vagina, Anal, and Other. Studies were further subcategorized based on methodology. These data were compared with all LGTD publications from 2018 to 2020 in 4 other widely recognized journals ( Obstetrics and Gynecology , The British Journal of Obstetrics and Gynaecology , JAMA Dermatology , and the British Journal of Dermatology ). RESULTS: Most JLGTD -accepted submissions were related to the cervix (298/755, 39.5%) and vulva (189/755, 25.0%). Rates of acceptance were similar across all key topic areas. Only 3.2% of publications in the other 4 journals (92/2,932) were related to LGTD topics. Across all 5 journals, vulva studies were most commonly case reports/case series (82/218, 37.6%), with a low prevalence of systematic reviews/meta-analyses (4/218 1.8%). In comparison, cervix studies had the highest number of systematic reviews/meta-analyses (14/317, 4.4%) and the lowest number of case reports (14/317, 4.4%). CONCLUSIONS: Vulvar research is of lower quality compared with cervix research published across 5 journals. Comparing accepted versus rejected articles in JLGTD , there is no publication bias against vulva topics noted; rather, the overall research quality in vulva is lower than that of cervical disease. This is a call to action for higher quality vulvar research.
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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 | 0,183 | 0,534 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,059 | 0,055 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,015 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 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 ».