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Enregistrement W4411580952 · doi:10.9734/jammr/2025/v37i65863

The 100 Most-cited Articles on Intracanal Medication: A Bibliometric Analysis

2025· article· en· W4411580952 sur OpenAlexaboutno aff
Hebertt Gonzaga dos Santos Chaves, Pedro César Gomes Titato, Ana Carolina Soares Mendes, Vilton Cardozo Moreira Dias, Barbara Figueiredo, Rodolfo Gonçalves Lima, Gustavo Henrique Sousa, Marco Antônio Húngaro Duarte, Luciano Tavares Ângelo Cintra, Carlos Roberto Emerenciano Bueno, Bruno Martini Guimarães, Francine Benetti

Notice bibliographique

RevueJournal of Advances in Medicine and Medical Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDentistryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims: To examine the 100 most cited papers on intracanal medication in endodontics and determine the major research trends, authors, institutions, and study types. Study Design: Bibliometric analysis. Methodology: Systematic literature search was performed in the Web of Science Core Collection to determine the 100 most cited papers on intracanal medication. Citations, publication year, journal, authorship, country, institution, study design, type of medication, and keywords were extracted. VOSviewer software was employed to create bibliometric maps. Analysis was performed using descriptive statistics, Spearman correlation, and Poisson regression (p < 0.05). Results: The number of citations among the top 100 articles ranged from 1 to 429, with a positive correlation observed across citation counts in different databases. The years 2021 and 2022 had the highest concentration of highly cited articles (n = 13 each). The Journal of Endodontics was the most frequently represented journal (n = 33). Brazil was the leading contributor, with 47 articles, followed by the United States (n = 8), and Canada and Saudi Arabia (n = 5 each). In total, 28 countries were represented. São Paulo State University (UNESP) was the most productive institution (n = 11), and J.F. Siqueira Jr. was the most prolific author (n = 5). In vitro studies were the most common (n = 53). The most frequently used keywords were “endodontics” and “calcium hydroxide” (n = 42). Calcium hydroxide was the most studied medication, whether as control group or in association with other medicaments/vehicle, followed by 2% chlorhexidine gel. Other studies evaluated plant extracts, nanoparticles, bioactive glass, DAP, sodium hypochlorite, and corticosteroid-antibiotic combinations. Poisson regression showed that older articles were cited 5.83% more, while literature reviews were cited 47% less compared to systematic reviews. Conclusion: This is the first bibliometric evaluation of the most-highly-cited articles on intracanal medication that identifies key studies, authors, and institutions, providing significant insight into research trends and gaps in endodontics.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
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 enseignants0,814
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,1860,162
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,220
Tête enseignante GPT0,595
Écart entre enseignants0,375 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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