Cancer research across Africa: a comparative bibliometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Research is a critical pillar in national cancer control planning. However, there is a dearth of evidence for countries to implement affordable strategies. The WHO and various Commissions have recommended developing stakeholder-based needs assessments based on objective data to generate evidence to inform national and regional prioritisation of cancer research needs and goals. METHODOLOGY: Bibliometric algorithms (macros) were developed and validated to assess cancer research outputs of all 54 African countries over a 12-year period (2009-2020). Subanalysis included collaboration patterns, site and domain-specific focus of research and understanding authorship dynamics by both position and sex. Detailed subanalysis was performed to understand multiple impact metrics and context relative outputs in comparison with the disease burden as well as the application of a funding thesaurus to determine funding resources. RESULTS: African countries in total published 23 679 cancer research papers over the 12-year period (2009-2020) with the fractional African contribution totalling 16 201 papers and the remaining 7478 from authors from out with the continent. The total number of papers increased rapidly with time, with an annual growth rate of 15%. The 49 sub-Saharan African (SSA) countries together published just 5281 papers, of which South Africa's contribution was 2206 (42% of the SSA total, 14% of all Africa) and Nigeria's contribution was 997 (19% of the SSA total, 4% of all Africa). Cancer research accounted for 7.9% of all African biomedical research outputs (African research in infectious diseases was 5.1 times than that of cancer research). Research outputs that are proportionally low relative to their burden across Africa are paediatric, cervical, oesophageal and prostate cancer. African research mirrored that of Western countries in terms of its focus on discovery science and pharmaceutical research. The percentages of female researchers in Africa were comparable with those elsewhere, but only in North African and some Anglophone countries. CONCLUSIONS: There is an imbalance in relevant local research generation on the continent and cancer control efforts. The recommendations articulated in our five-point plan arising from these data are broadly focused on structural changes, for example, overt inclusion of research into national cancer control planning and financial, for example, for countries to spend 10% of a notional 1% gross domestic expenditure on research and development on cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,126 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,703 | 0,991 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».