Academic Output of Anesthesiology Departments in Canada From 2014 to 2023: A Bibliometric Analysis Study
Notice bibliographique
Résumé
Anesthesia research is essential for advancing clinical practice and patient care. The purpose of this study was to analyze research productivity in Canadian anesthesiology departments from 2014 to 2023, focusing on trends in publication volume, methodology, and the impact of the COVID-19 pandemic. A bibliometric analysis was conducted following a pre-registered protocol to identify articles in the PubMed database, which were published between 2014 and 2023 (inclusive) with corresponding authors from Canadian anesthesiology departments. Data extracted for each article included the year of publication, journal, and study design. Descriptive statistics and Pearson correlation coefficient were used to compare trends, while annual publication rates were assessed with linear regression. An interaction term captured differences between pre-pandemic (2014-2020) and post-pandemic (2021-2023) periods. A total of 3,490 articles met the inclusion criteria. From 2014 to 2020 (pre-pandemic period), publication volume increased significantly by 28.7 studies/year (95% CI: 19.2-38.2, p < 0.001). In contrast, 2021-2023 (post-pandemic period) showed a non-significant decline of 13.0 studies/year (95% CI: -48.6-22.6, p = 0.405). Pre-pandemic trends showed significant growth in reviews, case-control/cohort studies, and surveys, while publication rates declined across most categories after 2020. Our findings illustrate an increase in research productivity among Canadian anesthesiology departments from 2014 to 2020, followed by a plateau in publication volume after the onset of the COVID-19 pandemic. This stagnation highlights a critical area for future exploration, including examining how pandemic-related factors, such as shifts in clinical priorities, resource allocation, and adoption of telemedicine in pre-operative clinics, have influenced research productivity. As the field of anesthesiology adapts to post-pandemic realities, ongoing bibliometric studies will be essential to monitor these trends and guide the trajectory of Canadian anesthesia research amid emerging clinical challenges and evolving academic priorities.
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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 | 0,012 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,120 | 0,231 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».