Characterizing the effect of the COVID-19 pandemic on the orthopaedic surgery literature
Notice bibliographique
Résumé
While the novel Coronavirus 2019 disease’s (COVID-19) impact on the practice of orthopaedics has been readily apparent, the effects of COVID-19 on the orthopaedic literature has not been studied. The objective of this paper is to analyze the COVID-19 pandemic’s impact on peer-reviewed articles published in the orthopaedic surgery literature. Using the Journal Citation Reports, twenty orthopaedic surgery journals with the highest impact factor in 2019 were selected and articles within those journals were sorted by mention of COVID-19. The Altmetric Attention Score (AAS) and citation count were collected and compared for COVID-19 versus non-COVID-19 related articles using the Mann-Whitney U test. Furthermore, within COVID-19 related articles, AAS and citation count were compared using Kruskal-Wallis test between sub specialty of orthopaedics, type of article, study type, and quarter of publication. The average AAS of COVID-19 articles was significantly higher than non-COVID articles (15 vs. 6, p=0.019). Within COVID-19 articles, those pertaining to spine and trauma had a significantly lower AAS than those pertaining to orthopaedics as a whole (20 & 6 vs 51, p<0.001). The average number of citations accrued by COVID-19 articles was significantly higher than non-COVID-19 articles (8 vs. 1, p<0.001). Original COVID-19 articles received significantly more citations than editorial articles (10 vs. 5, p<0.001), as well as those published in the second quarter of 2020 compared to those published later (p<0.001). Orthopaedic articles related to COVID-19 demonstrated a greater influence, dissemination, and impact than articles not related to COVID-19 as demonstrated by AAS and citations accrued.
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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 | 0,014 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,039 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».