MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4408009831 · doi:10.3346/jkms.2025.40.e112

Healthcare Crisis in Korea and Its Impact on Medical Research: A PubMed Analysis (2022–2024)

2025· article· en· W4408009831 sur OpenAlex
Soo Ick Cho, Jeong‐Moo Lee, Hyung Park, Jungyo Suh, Ro Woon Lee

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Korean Medical Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiverse Approaches in Healthcare and Education Studies
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careMedicineMEDLINEPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1/4 https://jkms.orgIn response to the Korea government's 2024 policy to increase the number of medical students, a nationwide resignation of residents and prolonged leave by medical students have disrupted healthcare services and medical education systems. 1,2The response to the government's policies has disrupted medical treatment and education at teaching hospitals and medical schools, leading to significant challenges in the sustainability of medical research as well as the healthcare system.A recent paper reported that the Journal of Korean Medical Science revealed in 2024 that the proportion of publications and submissions by domestic authors is declining. 3,4However, this analysis was limited to a single journal, restricting its generalizability.To see the broader impact of this event, we checked the change from 2022 to 2024 in the proportion of articles in PubMed that included authors from affiliations in Korea to figure out how the current nationwide healthcare crisis affected medical research.PubMed's Application Programming Interface was used to count articles published from January 2022 to December 2024 according to the month of publication (Supplementary Method). 5 Affiliations containing 'Korea,' 'Republic of Korea,' or 'South Korea' were identified.Papers were categorized as: 1) Korea-domestic study, where all authors were affiliated with Korea institutions, and 2) Korea-international collaborative study, where only some authors were affiliated with Korea.In 2022 and 2023, a total of 1,494,958 and 1,419,360 papers were published, of which 31,873 and 30,642 (2.13% and 2.10%) were Korea-domestic studies, and 11,878 and 11,883 (0.79% and 0.81%) were Korea-international collaborative studies, thus a total of 43,751 and 42,525 (2.93% and 2.91%) papers were from Korea affiliations (Table 1).In 2024, among 1,505,450 published papers, 30,473 (1.97%) were Korea-domestic studies, and 12,778 (0.83%) were Korea-international collaborative studies.While the total contribution of Koreaaffiliated publications decreased from 2.91% in 2023 to 2.79% in 2024, Korea-international collaborative studies were unaffected (0.81% to 0.83%).Furthermore, the monthly proportion of papers from Korea affiliations decreased after March 2024 (Table 1, Fig. 1).Comparing months from March through December for each year,

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,163
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,334 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle