Capturando la complejidad de la investigación sobre COVID-19: análisis de tendencias en los primeros dos años de la pandemia utilizando un modelo probabilístico bayesiano y herramientas de aprendizaje automático
Autores: De La Hoz-M, Javier; Mendes, Susana; Fernández-Gómez, María José; González Silva, Yolanda
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Capturando la complejidad de la investigación sobre COVID-19: análisis de tendencias en los primeros dos años de la pandemia utilizando un modelo probabilístico bayesiano y herramientas de aprendizaje automático
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Sistemas
Palabras clave
Publicaciones
COVID-19
Tendencias de investigación
Literatura científica
Minería de texto
Análisis de tendencias
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 20
Citaciones: Sin citaciones
Las publicaciones sobre COVID-19 han ocurrido prácticamente desde el primer brote. Por lo tanto, estudiar la evolución de las publicaciones científicas sobre COVID-19 puede proporcionarnos información sobre las tendencias actuales de investigación y ayudar a los investigadores y responsables políticos a formar una visión estructurada de la base de evidencia existente sobre COVID-19 y proporcionar nuevas direcciones de investigación. Esta tasa de crecimiento fue tan impresionante que la necesidad de información actualizada y herramientas de investigación se volvió esencial para mitigar la propagación del virus. Por lo tanto, los procedimientos tradicionales de investigación bibliográfica, como revisiones sistemáticas y metaanálisis, se vuelven consumidores de tiempo y limitados en enfoque. Este estudio tiene como objetivo estudiar la literatura científica sobre COVID-19 que se ha publicado desde su inicio y mapear la evolución de la investigación en el rango de tiempo entre febrero de 2020 y enero de 2022. La búsqueda se realizó en PubMed extrayendo temas utilizando minería de texto y modelado de asignación latente de Dirichlet y se realizó un análisis de tendencias para analizar las variaciones temporales en la investigación para cada tema. También estudiamos la distribución de estos temas entre países y revistas. Se identificaron 126,334 artículos revisados por pares y 16 temas de investigación. Los países con el mayor número de publicaciones científicas fueron Estados Unidos de América, China, Italia, Reino Unido e India, respectivamente. En cuanto a la distribución del número de publicaciones por revista, encontramos que de las 7040 fuentes, , y , fueron las que lideraron las publicaciones sobre COVID-19. Descubrimos una tendencia creciente para ocho temas (Prevención, Telemedicina, Inmunidad vacunal, Aprendizaje automático, Parámetros académicos, Factores de riesgo y morbilidad y mortalidad, Métodos de síntesis de información y Salud mental), una tendencia a la baja para cinco de ellos (Epidemiología, Complicaciones patológicas de COVID-19, Pruebas diagnósticas, Etiopatogenia y Factores políticos y de salud), y el resto varió a lo largo del tiempo sin patrones discernibles (Terapéutica, Objetivo farmacológico y terapéutico y Repercusión en los servicios de salud).
Descripción
Las publicaciones sobre COVID-19 han ocurrido prácticamente desde el primer brote. Por lo tanto, estudiar la evolución de las publicaciones científicas sobre COVID-19 puede proporcionarnos información sobre las tendencias actuales de investigación y ayudar a los investigadores y responsables políticos a formar una visión estructurada de la base de evidencia existente sobre COVID-19 y proporcionar nuevas direcciones de investigación. Esta tasa de crecimiento fue tan impresionante que la necesidad de información actualizada y herramientas de investigación se volvió esencial para mitigar la propagación del virus. Por lo tanto, los procedimientos tradicionales de investigación bibliográfica, como revisiones sistemáticas y metaanálisis, se vuelven consumidores de tiempo y limitados en enfoque. Este estudio tiene como objetivo estudiar la literatura científica sobre COVID-19 que se ha publicado desde su inicio y mapear la evolución de la investigación en el rango de tiempo entre febrero de 2020 y enero de 2022. La búsqueda se realizó en PubMed extrayendo temas utilizando minería de texto y modelado de asignación latente de Dirichlet y se realizó un análisis de tendencias para analizar las variaciones temporales en la investigación para cada tema. También estudiamos la distribución de estos temas entre países y revistas. Se identificaron 126,334 artículos revisados por pares y 16 temas de investigación. Los países con el mayor número de publicaciones científicas fueron Estados Unidos de América, China, Italia, Reino Unido e India, respectivamente. En cuanto a la distribución del número de publicaciones por revista, encontramos que de las 7040 fuentes, , y , fueron las que lideraron las publicaciones sobre COVID-19. Descubrimos una tendencia creciente para ocho temas (Prevención, Telemedicina, Inmunidad vacunal, Aprendizaje automático, Parámetros académicos, Factores de riesgo y morbilidad y mortalidad, Métodos de síntesis de información y Salud mental), una tendencia a la baja para cinco de ellos (Epidemiología, Complicaciones patológicas de COVID-19, Pruebas diagnósticas, Etiopatogenia y Factores políticos y de salud), y el resto varió a lo largo del tiempo sin patrones discernibles (Terapéutica, Objetivo farmacológico y terapéutico y Repercusión en los servicios de salud).