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Enregistrement W7111037167 · doi:10.3389/fmed.2025.1523630.s001

Table 1_Publications of systematic review and meta-analysis in the indexed anesthesia journals: a 10-year bibliometric analysis.docx

2025· dataset· W7111037167 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2025
Typedataset
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitationImpact factorWeb of scienceScope (computer science)BibliometricsMedical literatureCitation databaseTable (database)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Anesthesiology research is growing at a rapid pace. It is essential to understand the scope and trends over time to identify gaps and future areas for growth. Systematic reviews and meta-analyses (SRMA) are summaries of the best available evidence to address a specific research question via a comprehensive literature search, in-depth analyses, and synthesis of results. High-quality SRMA are increasingly used and play an essential role in medical research. Objective We aimed to explore the trends of SRMA in indexed anesthesia journals. Methods SRMA published in indexed anesthesia journals from 2013 to 2023 were retrieved from the Web of Science database. Data were presented via descriptive statistics. We used CiteSpace 6.1.R6 to analyze countries, institutions, journals, authors, and keywords through visual maps to explore the research hotspots and trends. The journal’s Journal Citation Reports partition, impact factor, annual publications, journals H-index, and a number of highly-cited papers were calculated in the WoS database. Results A total of 34 indexed anesthesia journals and 3,004 SRMA were included. The year 2021 was the year with the most SRMA (385/3,004). Out of the 3,004 SRMAs, 36 (0.03%) were highly cited papers, and 22 of the 36 highly cited papers focused on “pain management.” BRITISH JOURNAL OF ANAESTHESIA had the highest 5-year impact factor (9.6) in 2022 Journal Citation Reports, the most significant number of publications (268/3,004), the highest total number of citations (13,173/86,145), and the most significant number of SRMAs cited more than 100 (36/160). ANAESTHESIA achieved the highest impact factor in the 2022 Journal Citation Reports (10.7) and the highest average annual citations (58.82). PAIN had the highest number of highly cited papers (15/36). The United States of America was the most productive country, with 823/3,004 SRMAs. University Toronto had the highest number of publications (245/3,004). The most frequent of keywords was the topic “Pain Management” (1,622/29.1%). Conclusion This present study would be valuable to practitioners, academics, researchers, and students in understanding the dynamics of progress in anesthesiology.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Jeu de données
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Domaine: non disponible · Genre: Jeu de données
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objethigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Bibliométrie, Communication savante, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,756
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,009
Bibliométrie0,4580,884
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0080,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,7590,004

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,212 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

BibliométrieCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

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Publié2025
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