<scp>Peri‐implantitis</scp>: A bibliometric network analysis of top 100 <scp>most‐cited</scp> research articles
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over the past decades, there has been an increase in research publications focusing on peri-implantitis. When facing limited healthcare resources, bibliometric analyses can guide researchers and funding parties toward areas where reallocation or more focus on research activity is warranted. The main objective of this study was to identify the trends of the top 100 cited articles on peri-implantitis research as the first study of its kind. METHODS: A Web of Science search, using the keywords "peri-implantitis or periimplantitis" was built to create a database of the most-cited articles. Articles were ranked by citation count and screened by two independent reviewers. The bibliometric characteristics of the studies were gathered and analyzed using several bibliometric software. Author collaborations, author clusters, and keyword co-occurrence network analyses were also performed. The correlation between the citation count and the age of each article was tested. RESULTS: The top 100 cited papers were published from 1994 to 2018 and the total citation counts ranged from 119 to 972 with 244.5 citations/paper on average. There was no correlation between the age of the articles and the citation count (p-value = 0.67). 21% of the studies consisted of prospective clinical studies. 35% of the papers focused on treatment and prevention of peri-implantitis while 65% concerned epidemiology. The top three most prolific countries were Sweden (n = 31), Germany (n = 15), and Switzerland (n = 13). We found 12 authors who had greater than five publications on the list. Also, the most published journal was Clinical Oral Implants Research. CONCLUSION: This study provides insight into the characteristics and quality of the most highly cited peri-implantitis literature. This revealed a deficiency in terms of the number of studies on treatment strategies as well as a higher level of evidence studies among the most- impactful papers on peri-implantitis at the moment.
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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 | 0,005 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,137 | 0,122 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».