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Enregistrement W4379232582 · doi:10.47909/ijsmc.48

Covid-19 associated coagulopathy (CAC): Global research output, 2020-2022

2023· article· en· W4379232582 sur OpenAlexfundno aff
B. M. Gupta, Mallikarjun Kappi, Rajpal Walke, Madhu Bansal, Aurum Mandal

Notice bibliographique

RevueIberoamerican Journal of Science Measurement and Communication · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal and Optic Conditions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de ParisUniversity College London Hospitals NHS Foundation TrustPeking Union Medical College HospitalSchool of Medicine, Emory UniversityUniversità degli Studi di VeronaUppsala UniversitetUniversitat de BarcelonaMedizinische Universität WienNational and Kapodistrian University of AthensUniversità degli Studi di GenovaUniversity of TorontoEmory UniversityUniversity College LondonUniversità degli Studi di MilanoMcMaster UniversityJohns Hopkins UniversityUniversità di CataniaSchool of Medicine, Duke UniversityPeking Union Medical CollegeHuazhong University of Science and TechnologyIsfahan University of Medical SciencesUniversität WienMassachusetts General Hospital
Mots-clésScopusChinaCoronavirus disease 2019 (COVID-19)CoagulopathyCitationMedicineLibrary science2019-20 coronavirus outbreakPolitical scienceMEDLINEInternal medicineVirologyComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective. This study examined the Covid-19 associated coagulopathy (CAC) publication and citation trends, focusing on the top authors, countries, organizations, journals, collaboration, subject areas, keywords, and high-cited articles. Design/Methodology/Approach. Publications data on Covid-19 associated coagulopathy (CAC) were identified and extracted from the Scopus database. Data analysis has been performed using VOS viewer software, Biblioshiny, and MS Excel Software. Results/Discussion. The study identified 1740 articles on Covid-19 associated coagulopathy from the Scopus database, which received 47,502 citations, averaging 27.3 citations per paper. In all, 905 authors from 601 organizations originating in 96 countries participated in research and published in 776 journals. United States, Italy, and China contributed the most publications (498, 258, and 164 papers). While China (73.43 and 2.69), France (57.60 and 2.11,) and Germany (50.13 and 1.84) registered the highest citation impact by CPP and RCI. Harvard Medical School, USA, Huazhong University of S&T, China, and Tongji Medical College, China, lead with most of the publications (4,4, 41, and 39 papers). In contrast, Tongji Medical College, China (198.31 and 7.26), Huazhong University of S&T, China (198.15 and 7.26), and University College Hospital NHS Foundation Trust, U.K (129.23 and 4.73) lead in citation impact. J.H. Levy, T. Iba and M. Levy contributed to most of the publications (27, 25, and 20), while N. Tag (804.75 and 29.48), A. Tripodi (157.83 and 5.78), and J. Thachil (154.17 and 5.65) registered the highest citation impact by CPP and RCI. Journal of Thrombosis and Haemostasis, Journal of Thrombosis and Thrombolysis, and Thrombosis Research were the most productive ones (with 55, 51, and 46 publications). At the same time, Medical Hypotheses (1222), Blood (355.71) and Thrombosis Journal (233.86) were the most impactful journals. The top 9 keywords were Covid-19 (1681 occurrences), Blood Clotting (952), D Dimer (652), C (628), Coagulopathy (628), Thrombosis (584), blood (506), Anticoagulants (499), Blood Coagulation (426) and Fibrinogen (376). Conclusions. Global research on Covid-19 associated coagulopathy since the pandemic was considered for scientometric assessment for the first time, combining the productivity and citation measures to present an overall picture of the literature in this area. Such an analysis will provide scholars and policy-makers with a meaningful reference for further exploration of topical issues and research trends in the field.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,551
Score d'incertitude au seuil0,716

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,168
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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