Ophthalmic Education: The Top 100 Cited Articles in Ophthalmology Journals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose To identify the top 100 (T100) cited articles on ophthalmic education and examine trends and areas of focus in ophthalmic education. Methods A literature search was conducted for articles published between 2011 and 2021 related to ophthalmic education within ophthalmology journals using the ISI Web of Science Core Collection database. The search was performed in June 2022 and was conducted using the search phrase ([educat* OR teach* OR instruct* OR train* OR “medical student*” OR residen* OR fellow* OR undergrad* OR postgrad* OR “faculty” OR “attending”] AND *ophthalm*). Results were analyzed using VOSviewer v.1.6.18 and statistical analysis was performed using Microsoft Excel. Results The majority of articles were published in the Journal of Cataract & Refractive Surgery (19%), followed by Ophthalmology (12%), and Eye (12%). Articles were most often published in the year 2013 (15%), followed by 2014 (12%) and 2012 (12%). Articles most commonly originated from English-speaking countries, including the United States (43%), England (14%), Canada (8%), and India (8%). Topics most often examined in ophthalmic education were resident education (51%), medical school education (21%), and surgical training (21%). The most common study types were cohort studies (22%), case series (21%), and prospective trials (16%). There were 16 institutions that produced more than one article in the T100 articles list. Conclusion The T100 articles on ophthalmic education were primarily U.S. based and focused on resident education, surgical training, and medical school ophthalmic curriculum. Further research into ophthalmic education is warranted to establish evidence-based curricula guidelines.
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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 | 0,004 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,100 | 0,103 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,005 |
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 ».