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日本語AIでPubMedを検索

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PubMedの提供する医学論文データベースを日本語で検索できます。AI(Deep Learning)を活用した機械翻訳エンジンにより、精度高く日本語へ翻訳された論文をご参照いただけます。
BMC Med Res Methodol.2020 07;20(1):177. 10.1186/s12874-020-01059-y. doi: 10.1186/s12874-020-01059-y.Epub 2020-07-02.

コロナウイルス病2019(COVID-19):医学文献のエビデンスマップ

Coronavirus disease 2019 (COVID-19): an evidence map of medical literature.

  • Nan Liu
  • Marcel Lucas Chee
  • Chenglin Niu
  • Pin Pin Pek
  • Fahad Javaid Siddiqui
  • John Pastor Ansah
  • David Bruce Matchar
  • Sean Shao Wei Lam
  • Hairil Rizal Abdullah
  • Angelique Chan
  • Rahul Malhotra
  • Nicholas Graves
  • Mariko Siyue Koh
  • Sungwon Yoon
  • Andrew Fu Wah Ho
  • Daniel Shu Wei Ting
  • Jenny Guek Hong Low
  • Marcus Eng Hock Ong
PMID: 32615936 PMCID: PMC7330264. DOI: 10.1186/s12874-020-01059-y.

抄録

背景:

2019年12月にCOVID-19アウトブレイクが始まって以来、COVID-19医学文献のかなりのボディが生成されてきた。2020年6月現在、COVID-19医学文献のギャップと縦断的傾向は、COVID-19パンデミックと将来の大規模な公衆衛生危機の両方において、研究の優先順位付けと政策設定に潜在的な利益をもたらすにもかかわらず、依然として明らかにされていない。

BACKGROUND: Since the beginning of the COVID-19 outbreak in December 2019, a substantial body of COVID-19 medical literature has been generated. As of June 2020, gaps and longitudinal trends in the COVID-19 medical literature remain unidentified, despite potential benefits for research prioritisation and policy setting in both the COVID-19 pandemic and future large-scale public health crises.

方法:

本論文では、PubMedとEmbaseを用いて、2020年1月1日から3月24日までの間にCOVID-19に関する医学文献を検索した。エビデンスマップとビブリオメトリック分析を用いて初期のCOVID-19医学文献の成長を特徴づけ、横断的および縦断的な傾向を導き出し、ギャップを体系的に特定した。

METHODS: In this paper, we searched PubMed and Embase for medical literature on COVID-19 between 1 January and 24 March 2020. We characterised the growth of the early COVID-19 medical literature using evidence maps and bibliometric analyses to elicit cross-sectional and longitudinal trends and systematically identify gaps.

結果:

初期のCOVID-19の医学文献は主にアジアに由来し、主に臨床的特徴と疾患の診断に焦点を当てていた。精神衛生、新しい技術や人工知能の利用、異なる身体系におけるCOVID-19の病態生理、COVID-19以外の患者のケアに対するCOVID-19の間接的な影響など、多くの潜在的な研究分野が未解明のままである。国際的なレベルでの共同研究を含む論文はほとんどなかった(24.7%)。投稿から発表までの期間の中央値は8日(中間値範囲:4-16)であった。

RESULTS: The early COVID-19 medical literature originated primarily from Asia and focused mainly on clinical features and diagnosis of the disease. Many areas of potential research remain underexplored, such as mental health, the use of novel technologies and artificial intelligence, pathophysiology of COVID-19 within different body systems, and indirect effects of COVID-19 on the care of non-COVID-19 patients. Few articles involved research collaboration at the international level (24.7%). The median submission-to-publication duration was 8 days (interquartile range: 4-16).

結論:

初期段階ではあるが、COVID-19研究は大量の論文を生み出している。しかし、まだ埋められていない知識のギャップがあり、世界の研究コミュニティにとって改善の余地がある。初期のCOVID-19研究の分析は、現在のCOVID-19パンデミックと同様の世界的な健康危機の両方において、研究の優先順位付けと政策立案のための貴重な情報となるかもしれない。

CONCLUSIONS: Although in its early phase, COVID-19 research has generated a large volume of publications. However, there are still knowledge gaps yet to be filled and areas for improvement for the global research community. Our analysis of early COVID-19 research may be valuable in informing research prioritisation and policy planning both in the current COVID-19 pandemic and similar global health crises.