Where does Hispanic Latin America stand in biomedical and life sciences literature production compared with other countries?
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: to provide objective quantitative data about medical-related scientific production in Hispanic Latin America compared to different regions and identify demographic and political variables that could improve research. Study design: This is an analytical, observational, cross-section bibliometric study about all fields of medical-related scientific production over five years in different regions and its relationship with demographic and political variables that could impact research and the health system quality. Methods: Data on the total scientific production of all Hispanic Latin American countries and other countries representing almost 90% of mundial publications between 2017 and 2021 were retrieved from the PubMed database. Demographic and political data were obtained from open online databases. Counts of publications were rationed to population and analyzed with all other demographic, region, and language variables, using univariate Poisson regression and negative binomial regression (for over-disperse variables) analysis. Multivariate negative binomial regression was used to analyze the combined effect of variables related to the healthcare and research Sectors. Results: Hispanic Latin America increased yearly from 29,445 publications in 2017 to 47,053 in 2021. This cumulative growth of almost 60% exceeded the 36% increment in all countries' publications and was only below that of Russia and China, which grew 92% and 87%, respectively. Negative binomial regression showed that the percentage of gross income dedicated to research (IRR 2.036, 95% CI: 1.624, 2.553, p< .001), life expectancy at birth (IRR 1.444, 95% CI: 1.338, 1.558, p< .001), and the number of medical doctors per inhabitant (IRR 1.581, 95% CI: 1.17, 2.13, p = .003) positively impacted scientific production. A higher mortality associated with chronic diseases between ages 30 and 70 (IRR 0.782, 95% CI: 0.743 0.822, p< .001) and a lower population with access to medicine (IRR 0.960, 95% CI: 0.933, 0.967, p< .001) were found to impact scientific production negatively. Hispanic Latin American countries published less than 20% of those with English as their native language (p< .001). Conclusion: Hispanic Latin America has increased the gross number of publications by almost 60 % from 2017 to 2021. However, the number of publications per 100,000 inhabitants is still low compared to other countries. Our analysis highlights that this may be related to lower GDP, research investment, and less healthcare system quality.
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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 | 0,008 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».