Article numbers as a leading indicator of publication time / Números de artigos como um indicador importante do tempo de publicação

ABSTRACT

Aims: in health professions education (HPE), the use of statistics is commonly associated with somewhat larger samples, whereas smaller samples or single subjects (i.e., N = 1) are usually labelled as needing some kind of 'qualitative' approach. However, statistical methods can be very useful in small samples and for individual subjects as well, especially where we have time series of repeated measurements of the same outcome variable(s) of interest. The aim of this article is twofold to demonstrate an example of a cross-correlation function for single subjects in a HPE context and to suggest a few settings in HPE where this cross-correlation function can be of use. Method: the example uses data from a recent Open Access publication on among others article numbers and publication time in a number of major HPE journals to examine the relation between the number of articles published and median publication time over time in the zero-cost Open-Source statistical program R version 4.0.5. Results: as to be expected, the number of articles published appears somewhat of a leading indicator of publication time both number of articles in year 'y' and number of articles in year 'y minus 1' correlate > 0.6 with median publication time in year 'y', while correlations of other time differences (e.g., number of articles in year 'y minus 2' and median publication time in year 'y', or median publication time in year 'y' and number of articles in year 'y plus 1') are substantially smaller. Conclusion: in line with recent literature, this article demonstrates that the cross-correlation function can be used in the context of small samples and single subjects. While the example focusses on article numbers and publication times, it can equally be applied in for example studying relations between knowledge, skills and attitude in individuals, or relations between behaviors of individuals working in pairs or small groups.

RESUMO

Introdução: na educação de profissionais de saúde, o uso de estatísticas é associado comumente a amostras um pouco maiores, enquanto as amostras menores ou assuntos únicos (ou seja, N = 1) são geralmente rotulados como precisando de algum tipo de abordagem "qualitativa". No entanto, os métodos estatísticos podem ser muito úteis em pequenas amostras e para sujeitos individuais, especialmente quando temos séries temporais de medições repetidas da(s) mesma(s) variável(is) de desfecho de interesse. O objetivo deste artigo é demonstrar um exemplo de uma função de correlação cruzada para sujeitos individuais em um contexto de educação de profissionais de saúde e sugerir algumas configurações em que essa função pode ser útil. Método: o exemplo usa dados de uma publicação recente de acesso aberto sobre, entre outros, números de artigos e tempo de publicação em vários dos principais periódicos da educação de profissionais de saúde para examinar a relação entre o número de artigos publicados e o tempo médio de publicação ao longo do tempo, no programa R versão 4.0.5, programa estatístico de código aberto de custo zero. Resultados: o número de artigos publicados parece ser um indicador importante do tempo de publicação tanto o número de artigos no ano "y" quanto o número de artigos no ano "y menos 1" se correlacionam > 0,6 com o tempo médio de publicação no ano "y", enquanto as correlações de outras diferenças de tempo são substancialmente menores, como, por exemplo, número de artigos no ano " y menos 2" e tempo médio de publicação no ano " y", ou tempo médio de publicação no ano "y" e número de artigos no ano "y mais 1"). Conclusão: de acordo com a literatura recente, este artigo demonstra que a função de correlação cruzada pode ser usada no contexto de pequenas amostras e indivíduos únicos. Embora o exemplo se concentre em números de artigos e tempos de publicação, pode igualmente ser aplicado, por exemplo, no estudo de relações entre conhecimento, habilidades e atitudes em indivíduos, ou relações entre comportamentos de indivíduos que trabalham em pares ou pequenos grupos.