The top 100 most-cited total knee arthroplasty publications
Notice bibliographique
Résumé
The object is to objectively identify the 100 most influential scientific publications in total knee arthroplasty (TKA) and provide an analysis of their main characteristics. The Clarivate Analytics Web of Knowledge database was used to obtain data and metrics of TKA research. The search list was sorted by the number of citations, and articles were included or excluded based on relevance to TKA. The information extracted for each article included author name, publication year, country of origin, journal name, article type, and the level of evidence. These 100 studies generated a total of 35,399 cita- tions, with an average of 355.9 citations per article. The most-cited article was cited 1273 times. The 100 studies included in this analysis were published between 2000 and 2017. 23 different journals published these 100 publications. Majority of the publications were from United States (n = 52), followed by UK (n = 10) and Canada (n = 8). The most prevalent study designs were case series (n = 32) and cohort studies (n = 30). The 100 most influential articles in TKA were cited a total of 35,399 times. The study designs most prevalent were case series and cohort studies. This article serves as a reference to direct orthopedic surgeons to the 100 most influential studies in total knee arthroplasty. More than half of the studies are from North America, and three journals hold two-thirds of the 100 most cited publications on the topic.
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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 | 0,007 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,079 | 0,090 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,005 |
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 ».