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Enregistrement W4389785275 · doi:10.5500/wjt.v13.i6.391

Unveiling transplantation research productivity of United States: A bibliometric analysis

2023· article· en· W4389785275 sur OpenAlexaboutno aff
Badi Rawashdeh, Saif Aldeen AlRyalat, Mohammad Abuassi, Rajendra Prasad, Matthew Cooper

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Transplantation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExpansiveTransplantationScience Citation IndexCitationMedicineProductivityPolitical scienceLibrary scienceMedical educationGerontologyFamily medicineEconomic growthComputer scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The United States has witnessed significant advancements in the field of organ transplantation over the course of the last five decades, as demonstrated by a notable increase in the quantity of academic research. The presence of a highly dynamic research environment necessitates continuous evaluations to maintain the integrity and progress of the field. AIM: To evaluate the total output and thematic emphasis of transplant research conducted in the United States. METHODS: On January 10, 2023, we conducted a bibliometric search of United States research output in transplantation journals from the Web of Science database's Science Citation Index Expanded. We excluded editorials, meeting abstracts, and other non-article types. We analyzed annual trends, authors, institutions, articles, keywords, and countries collaborating with the United States, using VOSviewer 1.6.18 to create figures and tables. RESULTS: The United States published 25956 papers (3078 reviews and 22878 articles) representing 37.7% of the world's scientific output. Canada emerged as the top collaborator with the United States, co-authoring 1263 articles. Leading institutions in United States transplantation research were the University of Pittsburgh (1749 articles), Mayo Clinic (1605 articles), Harvard Medical School (1549 articles), and Johns Hopkins University (1280 articles). The top three keywords with over 2000 occurrences were "recipients," "survival," and "outcomes," indicating a focus on graft and recipient outcome markers by United States researchers. CONCLUSION: Our findings demonstrate the United States leadership in organ transplantation research, contributing significantly to the global scientific output in this field. However, opportunities exist for fostering expansive partnerships, particularly with developing countries. This study provides valuable insights into the transplantation research landscape in the United States, emphasizing the importance of ongoing evaluations to maintain and propel advancements in this critical medical discipline. The results may facilitate future collaborations, knowledge exchange, and the pursuit of innovative solutions in the realm of organ transplantation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,095
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
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 enseignants0,820
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,095
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,1800,257
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,311 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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