Scientific production in primary health care in Latin American and Caribbean Countries (1980–2024): A web of science perspective
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To analyze the scientific production of primary care research in Latin American and Caribbean (LAC) countries from 1980 to 2024 and to provide recommendations for improvement. DESIGN: Observational, machine learning-based bibliometric study. DATA SOURCES: Review and research articles indexed in the Web of Science database. SELECTION OF STUDIES: Bibliometric analysis was performed on data from 33 LAC countries, retrieved from the Web of Science as of April 15, 2024. DATA EXTRACTION: For each record, data on the journal, year of publication, article title, abstract, keywords, authors, affiliations, countries, cited sources, cited first authors, and references were extracted for bibliometric and text mining analyses. We used a form of machine learning, Latent Dirichlet Allocation topic modeling, to identify the key topics of research. RESULTS: LAC countries contributed only 0.83% of the global literature on primary health care, with just 0.98% of this output comprising research and review articles. The majority of research originated from Brazil, Mexico, Colombia, and Chile, while many LAC countries produced little to no output. LAC countries frequently collaborated with the United States, Spain, Canada, and England. Research topics in the region predominantly focused on cancer, obesity, COVID-19, nutritional disorders, and food safety within the primary health care field. CONCLUSIONS: The findings highlight significant potential for growth in primary health care research in LAC countries. Strengthening individual and collective strategies to build research capacity and fostering collaborations with global academic networks are recommended to enhance research output and impact.
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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 | 0,023 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,094 | 0,197 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,013 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».