Global research trends on the links between primary health care and diabetes from 1980 to 2024: a machine learning-based science mapping
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.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: A systematic and detailed examination of studies on diabetes can guide the evaluation of healthcare services, the identification of issues, and the implementation of preventive interventions. Therefore, this study aims to assess diabetes research in the primary health care (PHC) field using machine learning-based bibliometric methods. Materials and methods: In this study, articles related to diabetes in the PHC field were obtained from the Web of Science Core Collection on March 15, 2024. These articles were analyzed using bibliometric methods and the Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling technique. Results: The analysis of the studies revealed that 3.355 articles on diabetes in the PHC field were produced by researchers from 114 different countries, 4.226 institutions, and 12.426 individual researchers. Recent years have shown a growing interest in topics such as obesity, hypertension, chronic diseases, exercise, and physical activity within the PHC field. Topic modeling identified eight distinct latent topic clusters: (1) Diabetes management in PHC, (2) Risk factors and management of diabetes in PHC, (3) Acute and chronic complications of diabetes in PHC, (4) Gestational diabetes, (5) Prediabetes and Type 1 diabetes, (6) COVID-19 and diabetes, (7) Quality of life, awareness, and health education, (8) Current treatment methods and guideline resources. Conclusion: Primary Care Diabetes and Journal of Family Medicine and Primary Care are the leading journals in PHC-related diabetes research. The studies show a significant overlap between diabetes research and topics such as hypertension and obesity. Future studies in the PHC field are recommended to focus on diabetic retinopathy and diabetic wound research.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle