Emergency Medicine Research in Pakistan: Trends of publication and quality of evidence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Emergency medicine has transitioned from developing to developed speciality in Pakistan. There is a need of study to provide insights into areas where most of the research has been done and to understand the areas where research initiatives needs to be directed. Through an in-depth analysis of the current literature, this study aims to identify gaps in emergency medicine research and to suggests area of deficiencies where further studies are required.Methods Emergency medicine related keywords and terms were searched to identify studies published from January 2012 to December 2021 (10 years) in online databases of PubMed, CINAHL, Cochrane and EBSCO. These studies were then filtered through our eligibility criteria. Author, year, study design/ article type, area of study / theme and quality of study were reported along with risk of bias and confounders.Results 150 articles were included in the review out of 871 following the eligibility criteria.Majority of the articles were published in the year 2020 (22.7%) followed by 2016 and 2017 (12% collectively) while the least studies were published in the year 2021 (1.3%). In the same time period, the most common study design was cross-sectional (40.7%) and the least common was mix-method/qualitative (1.3%) whereas, on account of risk of bias, 48% are rated moderately biased while 50% of the included articles had a strong (50%) risk of confounder, yet overall, in around 80% the quality of the paper is marked as predominantly moderate. The leading theme in the cross sectional and cohort studies and case reports was Infectious Diseases, whereas one mix-method study pertaining to Violence and trauma was published in 2021 and one qualitative study in 2015 was related to ethics.Conclusion Analyzing the types and themes of publications and assessing their quality will enable future researchers to focus on lesser explored topics or study designs in their respective areas of interest within emergency medicine.
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 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 | 0,056 | 0,274 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,039 | 0,065 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; 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 ».