Global landscape of COVID-19 research: a visualization analysis of randomized clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of COVID-19 in 2019 has resulted in a significant global health crisis. Consequently, extensive research was published to understand and mitigate the disease. In particular, randomized controlled trials (RCTs) have been considered the benchmark for assessing the efficacy and safety of interventions. Hence, the present study strives to present a comprehensive overview of the global research landscape pertaining to RCTs and COVID-19. A bibliometric analysis was performed using the Scopus database. The search parameters included articles published from 2020 to 2022 using keywords specifically related to COVID-19 and RCTs. The data were analyzed using various bibliometric indicators. The volume of publications, contributions of countries and institutions, funding agencies, active journals, citation analysis, co-occurrence analysis, and future research direction analysis were specifically analyzed. A total of 223,480 research articles concerning COVID-19 were published, with 3,727 of them related to RCTs and COVID-19. The ten most productive countries collectively produced 75.8% of the documents, with the United States leading the way by contributing 31.77%, followed by the UK with 14.03% (n = 523), China with 12.96% (n = 483) and Canada with 7.16% (n = 267). Trials (n = 173, 4.64%), BMJ Open (n = 81, 2.17%), PLOS One (n = 73, 1.96%) and JAMA Network Open (n = 53, 1.42%) were the most active journals in publishing articles related to COVID-19 RCTs. The co-occurrence analysis identified four clusters of research areas: the safety and effectiveness of COVID-19 vaccines, mental health strategies to cope with the impact of the pandemic, the use of monoclonal antibodies to treat patients with COVID-19, and systematic reviews and meta-analyses of COVID-19 research. This paper offers a detailed examination of the global research environment pertaining to RCTs and their use in the context of the COVID-19 pandemic. The comprehensive body of research findings was found to have been generated by the collaborative efforts of multiple countries, institutions, and funding organizations. The predominant research areas encompassed COVID-19 vaccines, strategies for mental health, monoclonal antibodies, and systematic reviews. This information has the potential to aid researchers, policymakers, and funders in discerning areas of weakness and establishing areas of priority.
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 | 0,152 | 0,528 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,072 | 0,088 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».