A decade of global research activity in pressure ulcer science: a survey of publication patterns (2015–2024)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: While the assessment of scientific research output is common, pressure ulcer (PU) research lacks a comprehensive global survey. This study aimed to evaluate the volume and impact of worldwide PU publications from 2015-2024, as well as delineate global scientific production characteristics. METHOD: Original articles and reviews concerning PUs published between 2015-2024 were retrieved from the Web of Science database. Data extracted for each contributing nation included total publication count, publications per capita and per gross domestic product (GDP), total citations and mean number of citations per article. Countries were categorised by income level and geographical region. RESULTS: The survey identified 7461 publications, with a significant upward trajectory in annual output (p<0.001). East Asia, North America and Western Europe were the most productive regions. High-income economies contributed the substantial majority (72.36%) of articles. The US led in absolute publication volume (1816 articles, 24.34%) and total citations (39,870). When normalised, Turkey ranked highest for number of publications per $100 billion USD GDP (24.41), while Australia led on number of publications per 10 million population (140.29). Canada achieved the highest mean number of citations per paper (27.33). A significant positive correlation was observed between numbers of publications and national GDP (r=0.574; p=0.010), but not with population size (r=0.366; p=0.132). CONCLUSION: Global research output on PUs has markedly increased over the past decade, predominantly driven by high-income nations. The US is the leading contributor in absolute terms, whereas countries such as Australia and Turkey exhibit strong relative productivity. National economic status significantly correlated with research contributions in this domain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,008 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».