Fate of Abstracts Presented at the Saudi Ophthalmology Society Conferences 2015–2018
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of the study was to determine the publication rates of abstracts presented at the annual Saudi Ophthalmology Society (SOS) Conferences from 2015 to 2018. METHODS: This is a cross-sectional study on abstracts collected from the scientific programs for the SOS meetings from 2015 to 2018. Titles and first authors' names were used in the search process on PubMed. A Chi-square test was conducted to compare between the categorical variables. Kruskal–Wallis test was used for nonnormally distributed variables. RESULTS: A total of 365 abstracts were presented in the SOS Conferences from 2015 to 2018. In the SOS meetings (2015–2018), the publication rate was 45.7%. Seventy-two (43.1%) of the published abstracts were published in journals with an impact factor. The mean impact factor was 1.4 ± 1.9. The median time to publication was 12.0 months (range: 0–60 months). On univariate analysis, basic science ( P < 0.001), abstracts on rare diseases ( P = 0.003), affiliation with eye hospitals ( P < 0.001), and public hospitals (0.007) were associated with a higher publication rate. On multivariate analysis, basic science studies (odds ratio [OR]: 4.23, confidence interval [CI]: 1.77–10.12, P = 0.001), rare topic-related abstracts (OR: 2.03, CI: 1.22–3.38, P = 0.007), and eye center affiliation (OR: 1.67, CI: 1.03–2.68, P = 0.036) were associated with a better publication rate. The factors associated with publication in high impact factor journals were oral abstracts ( P = 0.007) and noncase report abstracts ( P = 0.023). CONCLUSION: Basic science studies, rare topic-related abstracts, and first author affiliation with an eye center were all associated with a higher publication rate. Orally presented and noncase report abstracts increased the chance of publication in higher impact factor journals.
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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 | 0,065 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».