Robotic Surgery in Gynecologic Oncology—A Bibliometric Study
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVE: To characterize robotic surgery publications in gynecologic oncology, and to identify factors associated with high citation metrics. DESIGN: A cross-sectional study SETTING: Original articles on robotic surgery in gynecologic oncology. PATIENTS: No patients involved. INTERVENTIONS: Robotic surgeries in gynecologic oncology. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: We performed PubMed Medical Subject Headings search for original articles on robotic surgery in gynecologic oncology. We analyzed citation scores and income level of country of publication, as well as factors associated with high citation metrics. Overall, 566 studies during 2005 to 2023 were included. Of those 292, 51.6% were from North America, and 182 32.2% from Europe. The leading tumor site studied was endometrial cancer (57.4%). The majority (87.6%) of studies were retrospective and 13 (2.3%) were randomized controlled trials. Most studies (94.2%) originated in high-income countries. Articles from middle-income countries had lower citations per year as compared to high-income countries (median 1.6 vs 2.5, p =.002) and were published in lower-impact factor journals (median 2.6 vs 4.3, p < .001) when compared with high-income countries. Cervical cancer studies had higher representation in middle-income countries than in high-income countries (48.5% vs 18.4%, p < .001). In a multivariable regression analysis, journal's impact factor [aOR 95% CI 1.26 (1.12-1.40)], cervical cancer topic [aOR 95% CI 3.0 (1.58-5.91)], and North American publications [aOR 95% CI 2.07 (1.08-3.97)] were independently associated with higher number of citations per year. CONCLUSION: The majority of robotic surgery research in gynecologic oncology is retrospective and from high-income countries. Middle-income countries are not as frequently cited and are predominantly in lower-impact factor journals.
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 | 0,011 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,072 | 0,099 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».