Valutare l'impatto della ricerca in medicina generale
Uno sguardo a come la ricerca nella medicina di base influisce sugli esiti sanitari a livello globale.
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La medicina di base è una parte fondamentale dei sistemi sanitari in tutto il mondo. Si concentra sul mantenere i pazienti sani offrendo vari servizi sanitari che includono prevenzione, trattamento e supporto. I ricercatori nel settore della medicina di base sono ansiosi di raccogliere informazioni sul loro lavoro per garantire che la migliore scienza sia applicata nella pratica. Vogliono sapere quanto sia efficace la loro Ricerca e come influisce sugli esiti sanitari.
Tuttavia, misurare i risultati e gli effetti della ricerca può essere complicato. Di solito richiede abilità speciali e può richiedere molto tempo e denaro. Per valutare efficacemente la ricerca, una combinazione di numeri (dati quantitativi) e testimonianze personali (dati qualitativi) può fornire un quadro più chiaro. Ad esempio, sondaggi e interviste con gli stakeholder possono aggiungere preziose intuizioni accanto ai dati numerici.
Recentemente, sono stati sviluppati alcuni metodi che utilizzano la tecnologia per analizzare i dati della ricerca. Questi strumenti computazionali consentono ai ricercatori di esaminare dati ampi in modo efficiente. Possono combinare diversi tipi di dati come record di Pubblicazione e coinvolgimento sui Social Media per comprendere meglio i risultati della ricerca. L'obiettivo è valutare i programmi di ricerca della medicina di base e identificare tendenze.
Perché è Importante la Medicina di Base?
La medicina di base svolge un ruolo significativo nella sanità globale. È progettata per migliorare la salute dei pazienti attraverso una gamma di servizi che non solo curano, ma promuovono anche la salute e prevengono le malattie. Questo tipo di assistenza esamina fattori biologici, comportamentali e sociali che influenzano la salute. Attraverso la ricerca, la medicina di base può sviluppare pratiche basate su evidenze, garantendo che la migliore scienza disponibile venga applicata negli ambienti sanitari.
Sia i ricercatori che le istituzioni coinvolte nella medicina di base vogliono capire su cosa si concentrano nella loro ricerca. A livello individuale, conoscere i dettagli può aiutare i ricercatori a scegliere attività appropriate. Su scala più ampia, può guidare le decisioni riguardanti finanziamenti e strategie operative.
Raccolta dei Dati di Ricerca
Per valutare la ricerca nella medicina di base, un gruppo di ricercatori ha raccolto dati da varie fonti. Hanno esaminato una selezione delle principali istituzioni di ricerca nella medicina di base e si sono concentrati sui ricercatori che hanno pubblicato articoli accademici in sei anni. Utilizzando database che tracciano le pubblicazioni, hanno creato un quadro complessivo delle attività di ricerca nella medicina di base.
I dati sono stati raccolti da due fonti principali: un noto database di pubblicazioni di ricerca e metriche dei social media. Queste fonti aiutano a identificare quanti articoli sono stati pubblicati, quanto spesso vengono citati e come vengono discussi o condivisi su piattaforme come Twitter e Wikipedia.
Analisi dei Risultati della Ricerca
Nell'analisi, i dati sono stati categorizzati per fornire un'idea dei risultati e degli impatti della ricerca. I ricercatori hanno tracciato il numero di pubblicazioni e citazioni. Hanno anche esaminato metriche dai social media per catturare l'impatto più ampio della ricerca. L'obiettivo era presentare una visione dettagliata di come la ricerca nella medicina di base venga ricevuta sia a livello accademico che sociale.
Un buon numero di articoli pubblicati dai ricercatori di medicina di base è stato citato ampiamente, indicando la loro rilevanza e importanza. L'engagement sui social media ha mostrato che questi articoli non solo sono stati letti dai colleghi, ma anche condivisi con il pubblico, evidenziando la loro significatività.
Collaborazioni nella Ricerca
La Collaborazione tra i ricercatori è cruciale nella ricerca sulla medicina di base. Molti ricercatori collaborano tra istituzioni e paesi, creando una ricca rete di coautorship. Lo studio ha trovato che le collaborazioni possono essere locali, nazionali o internazionali, mostrando l'interconnessione della ricerca nella medicina di base.
Visualizzare queste collaborazioni aiuta a comprendere come i ricercatori interagiscono e condividono conoscenze. Analizzando la coautorship, i ricercatori possono vedere chi sono i principali contributori e come si inseriscono nella più ampia comunità di ricerca nella medicina di base.
Focalizzazione Tematica della Ricerca
Analizzare parole chiave e temi dagli articoli pubblicati consente ai ricercatori di identificare i principali argomenti di focus all'interno della medicina di base. Questo aiuta a comprendere quali aree vengano esplorate e dove possano esserci lacune nella ricerca. Alcuni temi comuni includono salute mentale, prevenzione delle malattie, formazione medica e miglioramento della qualità.
I ricercatori hanno utilizzato tecniche statistiche per analizzare come questi temi cambiano nel tempo e vedere se emergono nuovi argomenti. In particolare, la pandemia di COVID-19 ha portato attenzione su temi legati alle malattie infettive e alla salute pubblica, dimostrando l'adattabilità e la reattività della ricerca nella medicina di base.
Forza e Impatto della Ricerca
I risultati complessivi indicano che la ricerca nella medicina di base sta crescendo e diventando più impattante. I dati hanno mostrato un aumento sia negli output di ricerca che nel coinvolgimento sociale nel corso degli anni. Questo indica un rafforzamento del campo della ricerca nella medicina di base e la sua importanza nel settore sanitario.
Sia le citazioni accademiche che le menzioni sui social media sottolineano il significativo impatto sociale e accademico della ricerca nella medicina di base. I ricercatori non solo stanno contribuendo alla conoscenza scientifica, ma stanno anche interagendo con un pubblico più ampio.
Sfide e Limitazioni
Sebbene lo studio abbia offerto preziose intuizioni, ci sono alcune limitazioni da considerare. La ricerca ha esaminato un gruppo specifico di istituzioni di medicina di base. Ciò significa che potrebbero esserci altri ricercatori e istituzioni che non sono stati inclusi, il che potrebbe limitare i risultati. Metodologie diverse, come un approccio "top-down" invece di uno "bottom-up," potrebbero portare a conclusioni diverse.
Un altro punto da considerare è la dipendenza da particolari database per raccogliere dati. Altre fonti potrebbero fornire intuizioni diverse sugli output o sugli impatti della ricerca. Man mano che il campo della ricerca evolve, continueranno a emergere nuove metriche e fonti di dati, evidenziando la necessità di una valutazione continua su come viene valutata la ricerca.
Conclusione
L'esplorazione della ricerca nella medicina di base mostra l'importanza di connettere i dati con intuizioni pratiche. Sfruttando metodi computazionali, i ricercatori possono caratterizzare meglio il panorama della medicina di base. Questo approccio combina varie metriche per offrire una vista complessiva degli output di ricerca e del loro impatto sociale.
I risultati pongono le basi per lavori futuri che continuano a indagare sulla ricerca nella medicina di base. Con l'avanzare della tecnologia, il potenziale per approfondire le intuizioni e migliorare le valutazioni crescerà. Comprendere come la ricerca nella medicina di base contribuisca alla qualità e agli esiti sanitari rimane un'area vitale di esplorazione.
Titolo: Computational Methods for Characterizing Research Outputs, Collaborative Networks and Thematic Concentration: a Case Study in Primary Care Research Evaluation
Estratto: AO_SCPLOWBSTRACTC_SCPLOWO_ST_ABSObjectiveC_ST_ABSResearch impact is difficult to measure, evaluate and report. This study aims to demonstrate how computational scientometric methods, including bibliometric, network analytic, and thematic summary measures can efficiently characterize complex scientific disciplines, such as primary care research. MethodsWe used a retrospective cohort design. The study included N=17 international academic primary care research departments. A scientometric database was curated using a bottom-up methodology, which included peer-reviewed research articles/reviews, and associated meta-data, published between 01/01/2017 and 31/12/2022. Publication-level bibliometric information was queried from the Scopus application programming interface (API). The Altmetrics API was used to extract publication-level indicators of social engagement. Network analytic visualizations and statistics characterized research collaboration. Topic models and keyword mining characterized the main thematic areas of primary care research. At an author-level, we investigated correlations between bibliometric, altmetric, network analytic and topical summary measures. ResultsOur analysis included N=591 primary care researchers (from 17 institutions) who produced 13,047 unique peer-reviewed articles over the study timeframe. These 13,047 research articles were published in 2,237 unique journal titles; cited 231,121 times; and received broad social uptake (605,349 Twitter tweets, 36,982 mainstream media mentions, 884 Wikipedia references, and 1,127 policy document citations). The 591 researchers collaborated with 35,585 unique co-authors resulting in 20,808,886 pair-wise collaborations. The median number of authors per publication was 7 (IQR: 4-10; min=1; max=3,391). Frequently occurring keywords/n-grams and latent topical vectors, highlighted the diversity of primary care research. Clinical research themes included: physical/mental health conditions, disease prevention and screening, issues in primary/obstetric/emergency/palliative-care, and public health. Methodological research themes included: research synthesis/appraisal, statistical/epidemiological inference, study design, qualitative research, mixed methods, health economics, medical education, and quality improvement. Many themes were stable over the study timeframe. COVID-19 emerged as an important research theme from 2020 through 2022. Topic vectors encoding clinical medicine were positively correlated with bibliometric, altmetric and network centrality measures, whereas, vectors encoding qualitative methods, medical education, and public health were negatively correlated with these same metrics. ConclusionsMulti-metric, computational scientometric methods offer an efficient, transparent, and reproducible means for characterizing the research output of complex scientific disciplines, such as primary care research.
Autori: Christopher Meaney, Y. L. Ren, S. Ma, M. A. O'Brien, R. Upshur, J. de Rege, R. Moineddin, P. Selby
Ultimo aggiornamento: 2023-09-08 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.09.07.23295220
Fonte PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.09.07.23295220.full.pdf
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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