Trends, Topics, and Visualization Analysis of Global Scientific Production on Maternal Mortality from Postpartum Hemorrhage: A 5-year Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND: Maternal death generates a great impact on public health, and it is recognized that its main cause is postpartum hemorrhage (PPH). Therefore, the objective was to analyze the bibliometric profile of the world scientific production on maternal mortality due to PPH. MATERIALS AND METHODS: Bibliometric study that included original articles indexed in Scopus, identified by means of a search strategy that included MESH terms and logical operators. Bibliometric indicators were estimated with the SciVal tool, and the VOSwiever program was used for co-occurrence networks by key terms and co-authorship by country. RESULTS: There has been an increase in the number of publications in the past 5 years. Regarding co-occurrence, the most frequent terms were “postpartum hemorrhage” and “maternal mortality.” The United States and the United Kingdom are positioned as those with the highest density of publications; in addition, Australia evidences collaboration with Canada and South Korea. Publications with national collaboration were more frequent (36%). BMC Pregnancy and Childbirth is the most productive journal, although BJOG: An International Journal of Obstetrics and Gynecology has a higher normalized impact. The authors with the highest scientific output belong to an institution in the Netherlands. Vrije Universiteit Amsterdam and Leiden University are the most productive. CONCLUSION: Scientific activity on maternal mortality due to PPH is increasing and its main means of dissemination are high-impact journals. National collaboration was more frequent, with the active participation of authors and institutions from the Netherlands and the United States.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,082 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».