A Bibliometric Analysis of Preprints in Traditional, Complementary, and Integrative Medicine Research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Traditional, complementary, and integrative medicine (TCIM) encompasses a wide range of healthcare practices and is of growing global interest. Preprints, scientific manuscripts posted prior to formal peer review, offer opportunities to address challenges in TCIM research, including limited funding, publication delays, and concerns about methodological quality. By increasing the visibility and speed of research dissemination, preprints may help strengthen the TCIM evidence base. This bibliometric analysis examined the characteristics of TCIM-related preprints posted on servers with TCIM subject filters. METHODS: Preprints were sourced from the ASAPbio preprint server directory, limited to servers with TCIM-related categories. Data extraction (June 4, 2024 to January 14, 2025) included all TCIM-related preprints posted on the selected server from their inception, and collected details such as title, DOI, abstract, authors, affiliations, preprint posted date, publication journal (if applicable), publication date, preprint type, keywords, number of versions, citations, comments, and funding information. Author geographic distribution, collaboration networks, and key research topics were also analyzed. RESULTS: Between 2012 and 2024, 1980 TCIM preprints were posted across 11 servers. Research Square hosted the most preprints, and China contributed the highest number. Among the 612 preprints later published in journals, BMC Trials was the most common destination, with a median time of 4.89 months from preprint to publication. Funding information was often missing, but when reported, the National Natural Science Foundation of China was the most frequent sponsor. Overall, citation and comment activity was low. Wellcome Open Research had the highest average citations and comments per preprint among all servers. CONCLUSION: This study provides the first in-depth analysis of TCIM preprints, revealing active research areas and important gaps in preprint usage, geographical representation, and post-publication engagement. Findings highlight opportunities to improve transparency and research dissemination in TCIM through more consistent preprint practices and tracking.
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 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 | 0,043 | 0,304 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,245 | 0,343 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».