Evaluation globaler Forschungspublikationen über vernachlässigte Tropenkrankheiten mit deutscher Beteiligung unter Verwendung von Autoren- Netzwerken

Abstract

Hintergrund Trotz zunehmender Forschungsbemühungen, die sogenannten vernachlässigten Tropenkrankheiten (Neglected Tropical Diseases, NTD) besser zu verstehen, existiert weiterhin ein beachtlicher Bedarf an der Verbesserung diagnostischer Methoden und wirksamer Therapien. Neuere bibliometrische Analysemethoden von Forschungspublikationen erlauben eine verbesserte quantitative Evaluation und grafische Darstellung der Vernetzung von Forschern, Institutionen und Kooperationen. Das Ziel der vorliegenden Arbeit war es, den Anteil und die Netzwerke speziell deutscher Wissenschaftler und Institutionen an der globalen NTD-Forschungslandschaft zu evaluieren und zu visualisieren. Methoden und Ergebnisse In der SCOPUS-Datenbank wurde eine Suche nach Artikeln zu Erkrankungen aus der Gruppe der Kinetoplastea und Helminthen, die zwischen 2002 und 2012 von Autoren deutscher Institutionen publiziert wurden, durchgeführt. Frei zugängliche (open-access) Programme wurden zur Datenaufbereitung und szientometrischen Analyse (OpenRefine), zur Georeferenzierung (OpenStreetMaps) und zur Erstellung (Table2Net), Veranschaulichung und Analyse von Autoren-Netzwerken (Gephi) verwendet. Aus 26.833 internationalen Publikationen, die sich auf 11 Krankheiten bezogen, identifizierten wir 1.187 (4,4%) Publikationen mit mindestens einem Autor einer deutschen Institution. Von diesen wurden die Publikationen der fünf Krankheiten mit der höchsten Anzahl an Publikationen weiterbearbeitet, insgesamt 972 Veröffentlichungen. Aus diesen konnten 4.007 einzelne Autoren und 863 Forschungseinrichtungen ermittelt und anschließend Autoren-Netzwerke erstellt werden. Der Großteil der Autoren von außerhalb Deutschlands kam aus sogenannten "Ländern mit hohem Einkommen" und Brasilien. Forschungskooperationen mit Partnern auf dem afrikanischen Kontinent waren nur vereinzelt zu finden. Die Forschung deutscher Institutionen zu NTDs war auf 220 Forschungseinrichtungen verteilt. Einzelne herausragende Forscher ließen sich nach verschiedenen klassischen Parametern (Publikationszahl, h-Index) und Parametern der sozialen Netzwerkanalyse (betweenness centrality) identifizieren. Die Kenndaten der jeweiligen Forschungsnetzwerke der einzelnen Erkrankungen unterschieden sich sehr. Schlussfolgerungen Der Anteil der Publikationen mit deutscher Autorenbeteiligung ist in der Forschung zu NTDs nur etwa halb so hoch wie in anderen medizinischen Forschungsgebieten. Dieses Ergebnis unterstreicht einen dringenden Handlungsbedarf, mögliche Hindernisse zu identifizieren und Deutschlands ansonsten starke internationale Forschungspräsenz auch auf das Gebiet der NTDs auszuweiten. Eine geographische Analyse von Forschungskooperationen mit internationalen Partnern kann Entscheidungen zur Stärkung von Forschungskapazitäten unterstützen, insbesondere in sogenannten "Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen", welche weniger an Forschungskooperationen beteiligt waren als "Länder mit hohem Einkommen". Die Identifikation von Wissensschnittstellen zwischen einzelnen Forschern innerhalb der Netzwerke ergänzt traditionelle szientometrische Indikatoren zum Aufzeigen möglicher Zusammenarbeit. Die Nutzung frei zugänglicher Programme zur Analyse wissenschaftlicher Prozesse und Ergebnisse könnte dazu beitragen, datenbasierte gesundheits- und forschungspolitische Entscheidungen zu unterstützen. In einer Zeit bevorstehender wichtiger lokaler und internationaler politischer Beschlüsse sollten die vorliegenden Ergebnisse zur Prioritätensetzung im Bereich der deutschen NTD Forschung beitragen.

Background Research on Neglected Tropical Diseases (NTDs) has increased in recent decades, and significant need-gaps in diagnostic and treatment tools remain. Analysing bibliometric data from published research is a powerful method for revealing research efforts, partnerships and expertise. We aim to identify and map NTD research networks in Germany and their partners abroad to enable an informed and transparent evaluation of German contributions to NTD research. Methodology/Principal Findings A SCOPUS database search for articles with German author affiliations that were published between 2002 and 2012 was conducted for kinetoplastid and helminth diseases. Open-access tools were used for data cleaning and scientometrics (OpenRefine), geocoding (OpenStreetMaps) and to create (Table2Net), visualise and analyse co-authorship networks (Gephi). From 26,833 publications from around the world that addressed 11 diseases, we identified 1,187 (4.4%) with at least one German author affiliation and we processed 972 publications for the five most published- about diseases. Of those, we extracted 4,007 individual authors and 863 research institutions to construct co-author networks. The majority of co- authors outside Germany were from high-income countries and Brazil. Collaborations with partners on the African continent remain scattered. NTD research within Germany was distributed among 220 research institutions. We identified strong performers on an individual level by using classic parameters (number of publications, h-index) and social network analysis parameters (betweenness centrality). The research network characteristics varied strongly between diseases. Conclusions/Significance The share of NTD publications with German affiliations is approximately half of its share in other fields of medical research. This finding underlines the need to identify barriers and expand Germany’s otherwise strong research activities towards NTDs. A geospatial analysis of research collaborations with partners abroad can support decisions to strengthen research capacity, particularly in low- and middle-income countries, which were less involved in collaborations than high-income countries. Identifying knowledge hubs within individual researcher networks complements traditional scientometric indicators that are used to identify opportunities for collaboration. Using free tools to analyse research processes and output could facilitate data-driven health policies. Our findings contribute to the prioritisation of efforts in German NTD research at a time of impending local and global policy decisions.