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20. Jahrestagung des Deutschen Netzwerks Evidenzbasierte Medizin e. V.

Deutsches Netzwerk Evidenzbasierte Medizin e. V.

21. - 23.03.2019, Berlin

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Beiträge der Pflegewissenschaft aus dem DACH-Raum in Fachzeitschriften mit hohem Impact Factor: Entwicklung und Validierung eines geografischen Suchfilters

Meeting Abstract

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  • Julian Hirt - Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, Medizinische Fakultät, Institut für Gesundheits- und Pflegewissenschaft, Deutschland; FHS St. Gallen, Fachbereich Gesundheit, Institut für Angewandte Pflegewissenschaft, Schweiz
  • Christian Buhtz - Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, Medizinische Fakultät, Institut für Gesundheits- und Pflegewissenschaft, Deutschland
  • Katrin Balzer - Universität zu Lübeck, Universitätsklinikum Schleswig-Holstein, Institut für Sozialmedizin und Epidemiologie, Sektion für Forschung und Lehre in der Pflege, Lübeck, Deutschland
  • Gabriele Meyer - Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, Medizinische Fakultät, Institut für Gesundheits- und Pflegewissenschaft, Deutschland

EbM und Digitale Transformation in der Medizin. 20. Jahrestagung des Deutschen Netzwerks Evidenzbasierte Medizin. Berlin, 21.-23.03.2019. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2019. Doc19ebmP-OG10-06

doi: 10.3205/19ebm130, urn:nbn:de:0183-19ebm1300

Published: March 20, 2019

© 2019 Hirt et al.
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Hintergrund/Fragestellung: Das Publikationsaufkommen in Zeitschriften mit hohem Impact Factor ist ein Hinweis für die Teilhabe einer Disziplin am internationalen Diskurs. Ein Suchfilter für Publikationen von Pflegewissenschaftlerinnen/-wissenschaftlern ermöglicht es, wiederholte bibliografische Analysen durchzuführen und somit Aussagen über die Entwicklung des Publikationsaufkommens in pflegewissenschaftlichen Zeitschriften mit einem hohen Impact Factor zu treffen. Das Ziel der Studie war die Entwicklung und Validierung eines geografischen Suchfilters für Publikationen in pflegewissenschaftlichen Zeitschriften mit hohem Impact Factor mit Beteiligung von Pflegewissenschaftlerinnen/-wissenschaftlern aus dem DACH-Raum.

Methoden: Der Suchfilter wurde objektiv in mehreren Stufen entwickelt und geprüft:

1.
Bildung eines Entwicklungs- und eines Validierungssets, jeweils bestehend aus relevanten und nicht-relevanten Publikationen,
2.
Generierung des Suchfilters mittels Textanalyse des Entwicklungssets,
3.
interne Validierung anhand des Entwicklungssets und
4.
externe Validierung anhand des Validierungssets.

Die Validität wurde anhand mehrerer Genauigkeitsparameter geprüft, z. B. Sensitivität, Spezifität, positiver prädiktiver Wert (PPW) und Number needed to read (NNR).

Ergebnisse: Der Suchfilter identifizierte 22 von 30 relevanten und 16 von 21 nicht relevanten Publikationen korrekt im Entwicklungsset: Sensitivität 80 % (95 % KI 66-94), Spezifität 76 % (95 % KI 58-94), PPW 83 % (95 % KI 69-97). Die externe Validierung ergab ähnliche oder bessere Ergebnisse: Sensitivität 81 % (95 % KI 67-96), Spezifität 88 % (95 % KI 71-100), PPW 88 % (95 % KI 75-100). Die NNR betrug 1,2 bzw. 1,1.

Schlussfolgerungen: Der Suchfilter hat das Potenzial, die intendierten Publikationen zu identifizieren. Die relativ breiten Konfidenzintervalle erschweren jedoch eine sichere Bewertung der Präzision des Suchfilters.

Interessenkonflikte: Die Autoren und Autorinnen erklären, dass kein Interessenskonflikt vorliegt.