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La línea de ajuste se obtuvo mediante un modelo de regresión polinómico de segundo grado.</p>" ] ] ] "textoCompleto" => "<span class="elsevierStyleSections"><span id="sec0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0065">Introducción</span><p id="par0005" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La medición de la producción científica ha sido objeto de análisis en prácticamente todas las disciplinas médicas. Estas evaluaciones son trascendentales a la hora de otorgar las plazas asistenciales y docentes, fondos para proyectos de investigación, premios e incluso para el diseño de políticas públicas<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0145"><span class="elsevierStyleSup">1–3</span></a>. Si bien los recursos económicos destinados al desarrollo de las ciencias han sido siempre limitados, en el contexto actual de crisis económica, y con la acusada competencia para los recursos disponibles, los mecanismos de selección sobre la asignación de los fondos desempeña un papel particularmente relevante. El proceso de selección es complejo y no está exento de dificultades, ya que determinar la calidad de un trabajo de investigación es una tarea compleja que debe tener en cuenta una gran cantidad de aspectos y, por tanto, no puede utilizarse una metodología única para su evaluación.</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se asume que el mejor de los métodos para la evaluación de un artículo es la revisión por pares. A pesar de ello, este proceso de revisión está sometido a cierto nivel de subjetividad, otorgándosele un grado variable de fiabilidad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0160"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>. Varios autores han propuesto herramientas que permiten, con la aplicación de metodología estadística o matemática, una evaluación más neutral del trabajo realizado por los investigadores en los diversos campos. Uno de los primero pasos en este propósito fue dado por Eugene Garfield<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0155"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a> con el desarrollo del factor de impacto (FI). Este método tenía como propósito inicial evaluar la calidad de las revistas. Con el paso del tiempo, sin embargo, sirvió de herramienta para evaluar investigadores. Dicha estrategia no está exenta de controversia<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0160"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>, ya que dentro de una misma revista se pueden encontrar artículos de mayor o menor calidad. Pese a esto, el FI ganó espacio, incorporando incluso dentro del baremo individual al FI acumulado (sumatorio de los FI de las publicaciones durante un periodo determinado)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0165"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>, que se ha constituido en una de las herramientas más usadas para la evaluación de la producción científica de los investigadores.</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para soslayar los problemas del FI se han propuesto diversas alternativas como el factor de Eigen, el <span class="elsevierStyleItalic">Source Normalized Impact per Paper</span> (SNIP), el <span class="elsevierStyleItalic">Scimago Journal Rank</span> (SJR) o el <span class="elsevierStyleItalic">Article Influence Score</span><a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0170"><span class="elsevierStyleSup">6–8</span></a>. Todos tienen sus ventajas e inconvenientes. Uno de los que está adquiriendo más difusión en los últimos años lo propuso Jorge Hirsch, físico de la Universidad de California, en el año 2005<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>. El indicador, al que se ha denominado índice h, engloba en un solo parámetro la producción y el impacto de un investigador y, por consiguiente, realza más la influencia del investigador que la de la revista donde publica. Este indicador postula lo siguiente: «Un científico tiene un índice h determinado si h de sus N<span class="elsevierStyleInf">p</span> trabajos reciben al menos h citas cada uno, y los otros (N<span class="elsevierStyleInf">p</span>-h) trabajos tienen como máximo h citas cada uno.»<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>. Expresado de forma más práctica, un autor tiene un índice h de, por ejemplo 7, si tiene 7 artículos que han sido citados al menos 7 veces cada uno. <span class="elsevierStyleSup"><span class="elsevierStyleUnderline">[</span></span>Este indicador permite medir más eficazmente la calidad del investigador, pues diferencia bien entre los autores que tienen influencia en el mundo científico (son citados con frecuencia) de los que simplemente publican muchos trabajos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0145"><span class="elsevierStyleSup">1–10</span></a>. Entre las desventajas podemos señalar que el índice h no es demasiado adecuado para comparar campos distintos del conocimiento ya que, al depender del número de citas que se generan dentro de la especialidad, estará sujeto al número de investigadores de cada área o a la velocidad de envejecimiento u obsolescencia de la misma<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0195"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>.</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En España existen varios trabajos de medición global de la producción científica<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0200"><span class="elsevierStyleSup">12,13</span></a>, así como de determinadas áreas específicas<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0205"><span class="elsevierStyleSup">13–17</span></a>. Hasta el momento ninguna ha evaluado el comportamiento de estos indicadores de visibilidad o impacto en los investigadores con una trayectoria consolidada pertenecientes al campo de la medicina interna. Nuestro objetivo fue estudiar la evolución temporal de los índices bibliométricos en un grupo de internistas con una trayectoria investigadora consolidada, con el fin de predecir el comportamiento futuro de un investigador y evaluar si la producción centrada en un área concreta de la medicina interna permite obtener una mayor visibilidad que la investigación en medicina interna general.</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">Material y método</span><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Estudio descriptivo de una serie de investigadores cuya selección se llevó a cabo a partir de una búsqueda en la <span class="elsevierStyleItalic">Science Citation Index Expanded</span>, que se encuentra contenida en la <span class="elsevierStyleItalic">Web of Science</span> (WoS), entre los días 15 y 18 de abril de 2013. A esta base se accede desde hospitales, universidades y centros de investigación a través de la Fundación Española de Ciencia y Tecnología (<a href="http://www.accesowok.fecyt.es/">http://www.accesowok.fecyt.es/</a>). Se extrajeron los 100 autores más productivos en cuyas publicaciones (descartados los resúmenes y actas) constaba en la filiación el término España y Servicio de Medicina Interna (en idioma inglés o español). Posteriormente se eliminaron 25 autores con apellidos muy comunes, pues bajo el mismo apellido era previsible que estuvieran incluidos diversos autores (homonimia). De los restantes se escogió únicamente a los que eran miembros de la Sociedad Española de Medicina Interna (SEMI) como indicador de sentido de pertenencia a la especialidad. De los 57 autores restantes se hizo un análisis de su producción individualizada. Se seleccionó a los que: 1) tenían actividad investigadora<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>≥<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>15 años; 2) contaban con<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>≥<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>45 publicaciones; 3) tenían un FI acumulado mínimo de 100 puntos (se utilizó el FI correspondiente al año 2011, independientemente del año de publicación del artículo, de acuerdo al <span class="elsevierStyleItalic">Journal Citation Report</span>, consultable también en la WoS)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0230"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a>; y 4) su índice h era<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>≥<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>10 en el momento del acceso a la base de datos. Esto permitió aún identificar a 3 «autores» que tenían homólogos y que fueron rechazados. Finalmente se incluyeron 42 autores para el ulterior análisis. Los nombres de estos investigadores se mantienen en una base disociada por discreción y no se hacen públicos en el presente trabajo.</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores seleccionados se dividieron en 2 grupos utilizando la propia clasificación de los trabajos que ofrece la WoS: 1) autores con producción científica en áreas muy variadas (ninguna supera el 50%) o cuya área principal (≥<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>50%) es <span class="elsevierStyleItalic">General Internal Medicine</span>, que se denominarán en adelante «investigadores generalistas»; y 2) autores con ≥<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>50% de publicaciones en un área diferente de la <span class="elsevierStyleItalic">General Internal Medicine</span> (enfermedades infecciosas/microbiología, reumatología, hepatología, cardiovascular, etc.) y que se denominarán a lo largo de este texto como «investigadores especializados».</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Como indicador de productividad se utilizó el número de documentos publicados, y como indicadores de repercusión el FI acumulado, el número de citas totales recibidas y el índice h. Estos índices se calcularon para el momento final (en el que se realizó la adquisición de los datos del estudio) y para cada año de experiencia del investigador, considerando el año 1 aquel en el que el investigador publicó su primer trabajo indexado. De esta forma se pretendió elaborar una curva de la trayectoria investigadora individual, de los subgrupos de investigadores y del grupo en su totalidad a lo largo del tiempo.</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">De los datos obtenidos se calcularon las medidas de tendencia central media y mediana. Como medidas de dispersión se consideraron la desviación estándar (rango intercuartílico) y el coeficiente de variación. Para valorar la asociación entre las variables cuantitativas se utilizó un modelo de regresión lineal. Para evaluar la evolución de los marcadores de producción y repercusión respecto a los años de experiencia, se utilizó, además del modelo lineal, un modelo polinómico de segundo grado. El grado de asociación se cuantificó mediante el cálculo de R<span class="elsevierStyleSup">2</span> y su significación estadística mediante el valor de p. Para todos los estadísticos utilizados se consideró que existía significación estadística si el valor de p era inferior a 0,05, o si no existía solapamiento entre los intervalos de confianza (IC) del 95%. Para la elaboración de la base de datos se usó el <span class="elsevierStyleItalic">software</span> Microsoft Excel<span class="elsevierStyleSup">®</span> y los cálculos se realizaron con SPSS<span class="elsevierStyleSup">®</span> en su versión 18.</p></span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Resultados</span><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se analizaron 42 internistas que firman sus artículos como miembros de un servicio de medicina interna español y son miembros de la SEMI. El grupo seleccionado contaba con una media de 30 (7,1) años de experiencia de investigación desde la primera publicación. Se contabilizaron un total de 6.655 publicaciones para todo el grupo en 772 revistas diferentes. Las 20 revistas con mayor número de publicaciones representaron el 46,8% (3.134 publicaciones) del total. En este grupo se observó que, con excepción de 3 revistas, las fuentes elegidas fueron medios de divulgación en lengua inglesa (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl1">tabla 1</a>). En lo referente al FI existe un amplio rango de los medios de difusión usados para publicar los trabajos. En un extremo encontramos la revista <span class="elsevierStyleItalic">New England Journal of Medicine</span> (43 artículos) con un FI de 53,298 y en el otro extremo revistas como <span class="elsevierStyleItalic">European Journal of Hospital Pharmacy Practice</span> o <span class="elsevierStyleItalic">Annals of Ophthalmology</span> (2 artículos) con un FI de 0,154 y 0,090, respectivamente.</p><elsevierMultimedia ident="tbl1"></elsevierMultimedia><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl2">tabla 2</a> nos muestra los resultados para los indicadores más habituales de producción y repercusión de los investigadores. Se puede observar que el número de citas acumuladas fue el indicador con mayor coeficiente de variación, en contraposición al índice h. Cuando se compararon los investigadores generalistas (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>10) y los especializados (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>32) pudo documentarse que la productividad y visibilidad fue mayor para los segundos.</p><elsevierMultimedia ident="tbl2"></elsevierMultimedia><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La relación entre los distintos indicadores de repercusión (número de citas, FI e índice h) entre sí fue buena y estadísticamente significativa, con unos valores de R<span class="elsevierStyleSup">2</span> que oscilaron entre 0,65 y 0,89 (datos no mostrados). De forma similar, la relación entre cualquiera de estos indicadores y el indicador de producción (número de trabajos publicados) fue también estadísticamente significativa pero algo menor, con unos valores de R<span class="elsevierStyleSup">2</span> entre 0,61 y 0,82. Esto condicionaría un cambio sustancial en el posicionamiento ordinal de cada uno de los autores en función del marcador por el que fueran evaluados, que en el investigador 37 llegó a variar en 21 posiciones de las 42 posibles (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl3">tabla 3</a>). Así mismo, la experiencia investigadora se relacionó escasamente con los indicadores de producción o repercusión. En este sentido, el índice h fue el que mejor relación obtuvo (R<span class="elsevierStyleSup">2</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,19) (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a>).</p><elsevierMultimedia ident="tbl3"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cuando se analizó la evolución temporal de los indicadores en los 42 investigadores, se halló que en todos ellos y para todos los indicadores hubo un excelente ajuste a un modelo polinómico de segundo grado. En este caso, la R<span class="elsevierStyleSup">2</span> para cada autor se encuentra siempre por encima de 0,90 (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig. 2</a>). De forma similar, se observaron unos buenos ajustes para todo el grupo globalmente, y de nuevo, el índice h es el que obtuvo un mejor ajuste (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">fig. 3</a>).</p><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0015"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">Discusión</span><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Del presente estudio llevado a cabo en un grupo representativo de investigadores de alto nivel del ámbito de la medicina interna se pueden destacar varios resultados. En primer lugar, que existe una buena correlación entre los diversos indicadores de repercusión, siendo el índice h el que presenta una menor variabilidad. En segundo lugar, que existe una discreta relación entre la repercusión científica y los años de experiencia o la producción alcanzada. En tercer lugar, que el posicionamiento de los investigadores analizados se modificó en función del indicador seleccionado. En cuarto lugar, que la evolución de los autores, tanto de forma individual como colectiva, se ajusta bien a un modelo polinómico de segundo grado en todos los indicadores evaluados, siendo el índice h el que tiene un mejor ajuste al modelo. En quinto lugar, cuando se realizó el análisis global de los autores, se pudo definir una curva con un IC en el que es predecible encontrar a un autor de las mismas características analizadas en este estudio. En sexto lugar se muestra la preferencia de las revistas, así como la de la lengua inglesa a la hora de dar a conocer los trabajos. Finalmente, observamos que los autores con dedicación preferente a un campo de la medicina interna muestran una producción y repercusión científica superiores a los internistas generalistas.</p><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Es comprensible la buena correlación entre sí de los indicadores de repercusión, ya que cuantifican lo mismo. Más interés tiene el observar una menor correlación entre la producción y repercusión científicas y, menor aún, entre años de experiencia y repercusión. En este sentido, a pesar de tratarse todos ellos de autores consolidados en un mismo campo de conocimiento como la medicina interna, la repercusión que alcanza cada uno depende relativamente poco de su producción (un autor puede ser muy prolífico pero poco reconocido) y aún menos de los años de experiencia (la visibilidad de un autor se relaciona escasamente con los años de actividad investigadora). Los mejores resultados de los autores que pertenecen al grupo de investigadores especializados (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl2">tabla 2</a>) podrían estar justificados por la publicación en revistas con un mayor FI, como las correspondientes a las áreas de la patología infecciosa o inmunología y, por lo tanto, tendrían mayor visibilidad que aquellos que dedican su trabajo a diversas áreas simultáneamente o a áreas más restringidas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0230"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a>. Estos aspectos dificultan la comparación entre los grupos, ya que estaría sujeta a las mismas limitaciones que la realizada entre distintas disciplinas. Es interesante observar que la diferencia es menor en la variable del número de trabajos publicados (126 en investigadores generalistas versus 180 en investigadores especializados, p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,01) que en el FI acumulado (433 versus 1065, p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,001) o el índice h (20 versus 34, p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,001). Ocurre posiblemente porque los 2 últimos índices se relacionan con el número de citas recibidas y, por tanto, son más dependientes del área de investigación concreta.</p><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Existe un amplio debate acerca de cuál es el indicador ideal para evaluar la trayectoria de un investigador. En la actualidad, la evaluación mediante el índice h ha tomado relevancia, ya que establece un buen balance entre el número de publicaciones del autor (producción) y el número de veces que estas se citan (repercusión o visibilidad). De igual manera podemos ver que este índice tiene una menor variabilidad en los datos, de acuerdo con el coeficiente de variación; además de una menor variabilidad entre los diferentes temas de investigación de lo que muestra el FI, con variaciones de hasta 10 veces en la posición de las revistas según se utilice uno u otro índice. Esto sugiere que dicho indicador aglutina a los autores entre sí de manera independiente a las características propias de cada individuo, ofreciendo una comparación relativamente más homogénea de la que permiten otros indicadores. A pesar de los aspectos positivos, el índice h no es una herramienta que permita evaluar todas las dimensiones de la actividad investigadora de un autor, pues penaliza a los autores con poca trayectoria y favorece, al igual que el FI, al que publica trabajos de revisión poniendo en desventaja a aquellos que trabajan en la generación de conocimiento nuevo. Por todo ello, se continúan desarrollando propuestas como el índice g<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">19</span></a> y otros, que tienen el inconveniente de requerir cálculos más complejos y el acceso y procesamiento de grandes volúmenes de datos como WoS o Scopus. Se espera que en los próximos años podamos ser testigos de mejores y más sensibles herramientas para la evaluación de los investigadores.</p><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Uno de los aspectos de mayor interés del análisis bibliométrico de un investigador sería poder predecir su trayectoria futura. En el presente estudio podemos observar que la distribución de los datos se ajusta de forma muy buena a una curva polinomial de segundo grado, específica para cada individuo. Hipotéticamente, y siempre que se mantuvieran las mismas condiciones ambientales, cabría la posibilidad de utilizar este modelo para predecir cuál va a ser la repercusión científica esperable de un autor en los años venideros de su carrera investigadora y comparar potenciales puntuaciones diferenciadas a igualdad de años de trayectoria. Supongamos, como ejemplo, que tenemos que escoger entre 2 investigadores que se presentan a una plaza de medicina interna. El primero, a los 9 años de su primera publicación, tiene un índice h de 4. El segundo lleva 15 años de trayectoria y tiene un índice h de 7. Es obvio que el segundo tiene un índice h superior, pero también más años de recorrido. ¿Cuál de los 2 deberíamos escoger si nos atuviésemos exclusivamente a los criterios propuestos en este estudio? Si utilizamos la curva media de los internistas analizados en nuestro estudio (y<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,012<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>x<span class="elsevierStyleSup">2</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>+<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,377<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>x–0,732) (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">fig. 3</a>) podemos ver que a los 9 años la media de este grupo seleccionado de investigadores tiene un índice h de 3,63 y a los 15 años de 7,62. Por consiguiente, si bien ambos investigadores se encuentran dentro del rango de internistas españoles con alta producción científica, el primero está por encima de la media, y el segundo por debajo. Por consiguiente, la proyección a los 25 años de trayectoria, por ejemplo, sería mejor para el primer investigador que para el segundo. Lógicamente esto está sujeto a una variable difícilmente mensurable como es el entorno personal del investigador<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0200"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a>, pero si se asume una situación de estabilidad, podría ser una herramienta de gran relevancia en los procesos de selección para ocupar plazas de investigación, docentes y otras. Esto tendría particular interés para los investigadores más jóvenes, que actualmente se hallan en desventaja frente a sus pares de trayectoria más dilatada<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0240"><span class="elsevierStyleSup">20,21</span></a>, tal como demuestra el ejemplo. De igual forma, permitiría conocer las variaciones de la producción en todas las fases evolutivas de la trayectoria investigadora, lo que eventualmente permitiría determinar sus causas, e introducir mecanismos de mejora tanto a nivel personal, institucional como estatal.</p><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La combinación de curvas de todos los internistas evaluados también ha mostrado un buen ajuste al modelo polinómico de segundo grado, especialmente al utilizar el índice h (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">fig. 3</a>). El interés de esta curva es que todos los médicos evaluados son internistas españoles, si bien procedentes de distintos centros y comunidades autónomas. Debemos recordar que una de las limitaciones del índice h es que no permite una correcta comparación entre disciplinas, debido a las variaciones producidas por el tamaño del grupo y su campo de aplicación<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>, aunque algún trabajo haya intentado salvar dicha limitación<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0245"><span class="elsevierStyleSup">21,22</span></a>. Pese a que las curvas de los internistas españoles con una larga trayectoria permiten comparaciones entre sí, posiblemente no sería adecuado compararlas con sus pares de otros países, ya que, entre otras razones, la actividad investigadora en España se vio afectada de manera importante por la situación sociopolítica durante un periodo considerable del siglo pasado y, a diferencia de otros países europeos y EE. UU., tomó impulso real a partir de los años 80.</p><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El análisis de los datos nos permite conocer, junto con los indicadores analizados, los hábitos de publicación de los internistas españoles consolidados. Casi la mitad de las publicaciones (47%) se hicieron en 20 revistas. De estas, las 2 primeras son publicaciones españolas, no encontrándose otra hasta la posición 12, y el resto se editaron en lengua inglesa. De estas 3 revistas españolas la primera permite la publicación de artículos en inglés de manera excepcional, mientras que las otras 2 publican indistintamente en castellano o inglés. Esto evidencia una tendencia importante, por parte de este grupo de autores, a publicar en medios donde el inglés sea la lengua vehicular. La explicación podría radicar en las políticas encaminadas a premiar el impacto de las publicaciones en los baremos usados dentro de la carrera asistencial, investigadora o docente universitaria<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0255"><span class="elsevierStyleSup">23</span></a>. Por otro lado también se debe considerar el deseo de los autores de tener mayor visibilidad internacional, por lo que eligen revistas bien posicionadas dentro de su área, algo que no es frecuente entre las publicaciones españolas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0285"><span class="elsevierStyleSup">24</span></a>.</p><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Todos los investigadores analizados tienen una trayectoria consolidada, y por tanto no representan ni a todos los internistas españoles miembros de la SEMI, ni a internistas con trayectorias inicialmente exitosas desde una perspectiva bibliométrica, pero posteriormente truncadas por motivos diversos. Debe tenerse en cuenta que en ningún momento se ha pretendido que el grupo analizado (que representa aproximadamente al 1% de los miembros de la SEMI) represente a los internistas en general. Recordemos que lo que pretende el estudio es ver si existe algún sistema para identificar si otros internistas en fases iniciales de su carrera investigadora podrán pertenecer a un reducido grupo altamente productivo.</p><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El presente trabajo tiene ciertas limitaciones. Al ser todos los autores especialistas en medicina interna, es de suponer que el impacto de su producción se vea poco afectado por la ley de la obsolescencia de la literatura científica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0290"><span class="elsevierStyleSup">25</span></a> y por el comportamiento diferencial que existe entre especialidades dentro de la medicina<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0290"><span class="elsevierStyleSup">25,26</span></a>. Por otro lado, el análisis no ha incluido a todos los investigadores que hubiesen podido ser analizados por el problema de los apellidos homónimos. Además, cuando existen variaciones en las iniciales del nombre o se usan indistintamente uno o 2 apellidos el sistema asume que son autores distintos lo que, junto a la posibilidad de que un autor haya publicado con una filiación extranjera (por ejemplo durante una estancia de formación) puede hacer que alguna publicación se haya perdido para un autor determinado, pese al esfuerzo que se hizo en la fase de evaluación individualizada de cada autor. Tampoco se incluyeron autores que no fuesen socios de la SEMI, lo cual se hizo con el fin de reflejar solo aquellos autores con claro sentido de pertenencia al colectivo de medicina interna. Un posible aspecto importante que no ha sido analizado en el presente estudio es el impacto de las autocitaciones en los índices de visibilidad de un autor. El mismo Hirsch minimizó su rol en la evaluación del índice h, y existen trabajos al respecto, pero no han sido concluyentes<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0275"><span class="elsevierStyleSup">27,28</span></a>.</p><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A pesar de las limitaciones descritas creemos que el trabajo permite conocer mejor la dinámica de la investigación en el campo de la medicina interna en España, tanto a nivel individual como colectivo. Se puede concluir que el índice h es posiblemente el mejor indicador de producción e impacto de un investigador para el grupo de internistas españoles con una trayectoria muy consolidada. Además, la evolución de los autores se ajusta de forma casi perfecta a una curva polinomial de segundo grado, lo que, extrapolado a la evaluación de una carrera investigadora incipiente, podría permitir una buena predicción del comportamiento futuro en condiciones ideales. Finalmente, los investigadores especializados obtienen mejores indicadores que los investigadores generalistas, aunque debe tenerse en cuenta que el comportamiento bibliométrico entre las diferentes áreas de conocimiento es variable, de la misma forma que las distintas disciplinas científicas entre sí. Se necesitan estudios futuros que incluyan un mayor número de investigadores y otras metodologías de investigación para confirmar estos hallazgos, cuya finalidad es la búsqueda de herramientas que permitan ayudar a la difícil evaluación de la trayectoria futura de un investigador de cara a la inversión de los recursos limitados de las instituciones públicas y privadas.</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0085">Conflicto de intereses</span><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran que no tienen ningún conflicto de intereses.</p></span></span>" "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:10 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "xres563509" "titulo" => "Resumen" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0005" "titulo" => "Objetivo" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0010" "titulo" => "Material y método" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0015" "titulo" => "Resultados" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0020" "titulo" => "Conclusiones" ] ] ] 1 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec580052" "titulo" => "Palabras clave" ] 2 => array:3 [ "identificador" => "xres563508" "titulo" => "Abstract" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0025" "titulo" => "Objective" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0030" "titulo" => "Material and method" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0035" "titulo" => "Results" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0040" "titulo" => "Conclusions" ] ] ] 3 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec580051" "titulo" => "Keywords" ] 4 => array:2 [ "identificador" => "sec0005" "titulo" => "Introducción" ] 5 => array:2 [ "identificador" => "sec0010" "titulo" => "Material y método" ] 6 => array:2 [ "identificador" => "sec0015" "titulo" => "Resultados" ] 7 => array:2 [ "identificador" => "sec0020" "titulo" => "Discusión" ] 8 => array:2 [ "identificador" => "sec0025" "titulo" => "Conflicto de intereses" ] 9 => array:1 [ "titulo" => "Bibliografía" ] ] ] "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "fechaRecibido" => "2015-01-04" "fechaAceptado" => "2015-04-21" "PalabrasClave" => array:2 [ "es" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Palabras clave" "identificador" => "xpalclavsec580052" "palabras" => array:5 [ 0 => "Índice h" 1 => "Bibliometría" 2 => "Impacto bibliométrico" 3 => "Factor de impacto" 4 => "Producción científica" ] ] ] "en" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Keywords" "identificador" => "xpalclavsec580051" "palabras" => array:5 [ 0 => "h-Index" 1 => "Bibliometry" 2 => "Bibliometric impact" 3 => "Impact factor" 4 => "Scientific production" ] ] ] ] "tieneResumen" => true "resumen" => array:2 [ "es" => array:3 [ "titulo" => "Resumen" "resumen" => "<span id="abst0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0010">Objetivo</span><p id="spar0005" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Estudiar la evolución temporal de los índices bibliométricos de internistas con una trayectoria investigadora consolidada, con el fin de predecir el comportamiento futuro de un investigador y evaluar si la producción centrada en un área concreta de la medicina interna permite obtener mayor visibilidad que en medicina interna general.</p></span> <span id="abst0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0015">Material y método</span><p id="spar0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Se analizó un grupo representativo de miembros de la Sociedad Española de Medicina Interna a partir de los datos obtenidos de la Web of Science. Como indicador de productividad se analizó el número de artículos publicados y como indicadores de repercusión el factor de impacto, el número de citas y el índice h.</p></span> <span id="abst0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0020">Resultados</span><p id="spar0015" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Se analizó a 42 internistas, con una media de 30 años de experiencia y un total de 6.655 publicaciones. La media (DE) del número de trabajos fue de 158 (96), el número de citas 2.850 (2.865), el factor de impacto 711 (549) y el índice h 25 (11), siendo superiores estos datos en los internistas especializados respecto a los generalistas. Hubo buena relación entre indicadores de repercusión y de productividad (R<span class="elsevierStyleSup">2</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,61-0,89) y poca entre estos y los años de experiencia (R<span class="elsevierStyleSup">2</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,13-0,19). 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Los investigadores especializados obtienen más visibilidad que los generalistas.</p></span>" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0005" "titulo" => "Objetivo" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0010" "titulo" => "Material y método" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0015" "titulo" => "Resultados" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0020" "titulo" => "Conclusiones" ] ] ] "en" => array:3 [ "titulo" => "Abstract" "resumen" => "<span id="abst0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0035">Objective</span><p id="spar0025" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">To study the temporal evolution of the bibliometric indices of internists with established research experience in order to predict the future behavior of researchers and to assess whether output focused on a specific area of internal medicine helps obtain greater visibility than in general internal medicine.</p></span> <span id="abst0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0040">Material and method</span><p id="spar0030" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">We analyzed a representative group of members of the Spanish Society of Internal Medicine (SEMI) based on data obtained from the Web of Science. As an indicator of productivity, we analyzed the number of articles published. As impact indicators, we studied the impact factor (IF), the number of citations and the h-index.</p></span> <span id="abst0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0045">Results</span><p id="spar0035" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">We analyzed 42 internists, with a mean experience of 30 years and a total of 6655 publications. The mean (SD) number of studies was 158 (96), the number of citations was 2,850 (2,865), the IF was 711 (549) and the h-index was 25 (11). These figures were higher for the specialist internists than for the general internists. There was a good relationship between the impact and productivity indicators (R<span class="elsevierStyleSup">2</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.61-.89) and a poor relationship between these indicators and the years of experience (R<span class="elsevierStyleSup">2</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>.13-.19). The temporal evolution of these indicators for each individual researcher and for all researchers as a whole was adjusted to a second-degree polynomial model, with the h-index having the highest R<span class="elsevierStyleSup">2</span> values.</p></span> <span id="abst0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0050">Conclusions</span><p id="spar0040" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">The h-index is the factor that had the best adjustment and least variability and could therefore help predict the future scientific output and impact of internists. The specialist researchers achieved greater visibility than the general internists.</p></span>" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0025" "titulo" => "Objective" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0030" "titulo" => "Material and method" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0035" "titulo" => "Results" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0040" "titulo" => "Conclusions" ] ] ] ] "multimedia" => array:6 [ 0 => array:7 [ "identificador" => "fig0005" "etiqueta" => "Figura 1" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr1.jpeg" "Alto" => 2035 "Ancho" => 3328 "Tamanyo" => 259985 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0045" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Relación entre los años de experiencia del investigador y el valor que este ha alcanzado en diversos marcadores de producción y repercusión científica en el momento de realizar el estudio. La línea de ajuste se obtuvo mediante un modelo de regresión lineal.</p>" ] ] 1 => array:7 [ "identificador" => "fig0010" "etiqueta" => "Figura 2" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr2.jpeg" "Alto" => 1858 "Ancho" => 3326 "Tamanyo" => 387176 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0050" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Ejemplo de evolución temporal de los marcadores de producción y repercusión científica de uno de los investigadores evaluados que mejor se ajustó al modelo en este estudio (investigador 16). La línea de ajuste se obtuvo mediante un modelo de regresión polinómico de segundo grado.</p>" ] ] 2 => array:7 [ "identificador" => "fig0015" "etiqueta" => "Figura 3" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr3.jpeg" "Alto" => 2266 "Ancho" => 3365 "Tamanyo" => 402304 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0055" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Análisis global de la evolución temporal de los marcadores de producción y repercusión científica a lo largo de la trayectoria investigadora de los 42 médicos analizados. La línea central corresponde a la línea de ajuste, que se obtuvo mediante un modelo de regresión polinómico de segundo grado, y las líneas inferiores y superiores corresponden a las líneas de ajuste para el 95% de los puntos de la muestra. La experiencia corresponde a años.</p>" ] ] 3 => array:7 [ "identificador" => "tbl1" "etiqueta" => "Tabla 1" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "tabla" => array:1 [ "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Revista \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Número de publicaciones (%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Medicina Clínica</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1216 (18,3) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Revista Clínica Española</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">375 (5,7) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Lupus</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">153 (2,30) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Annals of the Rheumatic Diseases</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">144 (2,20) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Clinical Infectious Diseases</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">132 (2) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Journal of Hepatology</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">86 (1,3) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">European Journal of Clinical Microbiology & Infectious Diseases</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">84 (1,3) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Journal of Hypertension</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">82 (1,2) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Medicine</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">82 (1,2) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">AIDS</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">81 (1,2) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Antimicrobial Agents and Chemotherapy</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">81 (1,2) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Enfermedades Infecciosas y Microbiología Clínica</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">81 (1,2) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Arthritis and Rheumatism</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">75 (1,1) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Journal of Rheumatology</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">72 (1,1) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Lancet</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">72 (1,1) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Clinical Microbiology and Infection</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">70 (1,1) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Antiviral Therapy</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">69 (1) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Journal of Clinical Microbiology</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">63 (1) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Journal of Antimicrobial Chemotherapy</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">60 (1) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Archives of Internal Medicine</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">56 (1) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Total \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">3.134 (46,8) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab913720.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar9045" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Veinte principales medios de divulgación usados por los autores del presente estudio</p>" ] ] 4 => array:7 [ "identificador" => "tbl2" "etiqueta" => "Tabla 2" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "tabla" => array:3 [ "leyenda" => "<p id="spar0070" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">CV: coeficiente de variación; DE: desviación estándar; Q<span class="elsevierStyleInf">1</span>, Q<span class="elsevierStyleInf">3</span>: Cuartil 1 y cuartil 3, respectivamente.</p>" "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head " align="" valign="top" scope="col"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " colspan="3" align="center" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Todos los investigadores</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col">Investigadores generalistas (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>10) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col">Investigadores especializados (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>32) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col">Valor de p<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">*</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th></tr><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head " align="" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Media (DE) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Mediana (Q<span class="elsevierStyleInf">1</span>/Q<span class="elsevierStyleInf">3</span>) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">CV \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Mediana (Q<span class="elsevierStyleInf">1</span>/Q<span class="elsevierStyleInf">3</span>) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Mediana (Q<span class="elsevierStyleInf">1</span>/Q<span class="elsevierStyleInf">3</span>) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Años de experiencia \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">30 (7) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">32 (26/36) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">23% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">31 (25/35) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">34 (29-38) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,18 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">N.° trabajos publicados \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">158 (96) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">149 (87/187) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">60% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">126 (70/169) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">180 (142/358) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,01 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">N.° citas acumuladas \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2.850 (2865) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1.672 (974/4184) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">101% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1.372 (939/2140) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">4.438 (2686/8162) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Factor de impacto acumulado \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">711 (549) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">529 (358/898) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">77% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">433 (315/704) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1.065 (781/2037) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top"><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Índice h \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">25 (11) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">22 (17/30) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">45% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">20 (15/26) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">34 (28/46) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab913721.png" ] ] ] "notaPie" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0005" "etiqueta" => "*" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara" id="npar0005">Calculada mediante el test paramétrico de la U de Mann-Whitney.</p>" ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar9050" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Características globales de 42 investigadores analizados en el presente trabajo, y comparación entre el grupo de investigadores generalistas y el grupo de investigadores especializados</p>" ] ] 5 => array:7 [ "identificador" => "tbl3" "etiqueta" => "Tabla 3" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "tabla" => array:1 [ "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head " align="" valign="top" scope="col"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="" valign="top" scope="col"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " colspan="4" align="center" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Producción</th><th class="td" title="table-head " colspan="4" align="center" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Impacto</th></tr><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head " colspan="2" align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Años de experiencia (número de referencia del autor)</th><th class="td" title="table-head " colspan="2" align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">N.° de trabajos (posición ordinal)</th><th class="td" title="table-head " colspan="2" align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">N.° de citas (posición ordinal)</th><th class="td" title="table-head " colspan="2" align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Factor de impacto (posición ordinal)</th><th class="td" title="table-head " colspan="2" align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Índice h (posición ordinal)</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">39 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(1) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">166 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(16) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">4573 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(8) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1174,136 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(6) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">30 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(10) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">39 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(2) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">88 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(32) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1087 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(29) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">336,049 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(33) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">19 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(28) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">39 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(3) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">171 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(13) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2777 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(13) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">808,694 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(13) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">28 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(14) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">37 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(4) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">291 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(5) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">7814 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(4) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2014,219 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(3) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">40 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(6) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">37 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(5) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">153 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(21) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">999 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(31) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">476,777 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(24) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">17 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(30) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">36 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(6) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">125 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(26) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1573 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(22) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">364,984 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(32) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">22 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(21) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">36 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(7) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">463 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(1) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">9204 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(3) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2.106,967 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(2) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">47 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(3) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">36 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(8) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">169 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(14) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1906 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(19) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">649,962 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(19) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">26 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(18) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">36 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(9) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">204 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(8) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1781 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(20) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">537,463 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(21) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">20 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(25) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">36 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(10) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">338 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(3) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">10017 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(2) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1406,239 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(5) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">51 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(2) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">36 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(11) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">222 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(6) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">4783 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(7) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">846,761 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(12) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">30 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(12) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">35 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(12) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">186 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(11) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2626 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(14) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">897,482 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(11) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">30 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(11) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">35 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(13) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">189 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(10) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">4303 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(10) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">956,197 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(8) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">34 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(8) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">35 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(14) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">157 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(19) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1947 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(18) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">704,291 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(16) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">21 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(22) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">34 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(15) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">72 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(34) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">517 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(38) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">314,679 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(35) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">13 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(37) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">34 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(16) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">200 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(9) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2204 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(17) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">703,229 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(17) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">26 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(17) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">34 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(17) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">62 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(37) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1489 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(24) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">215,727 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(39) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">11 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(40) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">34 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(18) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">126 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(25) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">815 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(37) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">317,505 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(34) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">15 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(34) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">33 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(19) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">163 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(18) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">7387 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(5) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">782,78 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(14) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">44 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(5) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">32 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(20) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">431 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(2) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">12183 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(1) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1932,923 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(4) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">51 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(1) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">32 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(21) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">212 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(7) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">4388 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(9) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1085,888 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(7) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">35 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(7) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">31 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(22) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">134 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(24) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">7183 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(6) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">913,997 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(9) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">45 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(4) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">31 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(23) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">154 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(20) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1770 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(21) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">519,729 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(22) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">23 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(19) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">30 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(24) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">186 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(12) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2603 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(15) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">710,073 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(15) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">30 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(13) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">30 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(25) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">166 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(17) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">3020 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(12) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">897,815 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(10) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">27 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(16) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">30 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(26) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">65 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(36) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1398 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(25) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">307,459 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(37) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">23 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(20) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">29 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(27) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">145 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(22) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2412 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(16) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">699,086 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(18) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">28 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(15) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">29 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(28) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">333 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(4) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">4144 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(11) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2422,315 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(1) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">33 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(9) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">29 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(29) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">85 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(33) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">934 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(35) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">312,502 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(36) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">15 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(35) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">29 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(30) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">48 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(41) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">506 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(39) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">161,16 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(40) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">11 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(41) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">27 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(31) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">139 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(23) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1172 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(28) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">407,553 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(26) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">21 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(23) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">26 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(32) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">45 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(42) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">354 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(42) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">101,642 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(42) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">10 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(42) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">25 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(33) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">123 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(27) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">952 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(34) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">546,879 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(20) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">14 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(36) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">25 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(34) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">107 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(30) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1346 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(27) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">380,103 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(29) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">21 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(24) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">24 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(35) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">121 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(28) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">966 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(33) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " 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\t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(25) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">15 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(33) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">15 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(38) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">50 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(40) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">378 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(41) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">133,395 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(41) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">12 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(39) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">15 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(39) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">120 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(29) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">976 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">(32) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">381,764 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td 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Original
Producción científica e impacto bibliométrico de un grupo representativo de internistas españoles con trayectoria investigadora consolidada
Scientific production and bibliometric impact of a representative group of Spanish internists with established research careers
P. Burbano Santosa,b, Ò. Miróa,c, F.J. Martín-Sánchezd,e,f, C. Fernández Péreze,f,g, J. Casademonth,i,
Autor para correspondencia
a Grupo de Investigación «Urgencias: Procesos y Patologías» (UPPs), IDIBAPS, Barcelona, España
b Secretaría de Educación Superior, Ciencia, Tecnología e Innovación (SENESCYT), Quito, Ecuador
c Área de Urgencias, Hospital Clínic, Barcelona, España
d Servicio de Urgencias, Hospital Clínico San Carlos, Madrid, España
e Instituto de Investigación Sanitaria del Hospital San Carlos, Madrid, España
f Universidad Complutense, Madrid, España
g Unidad de Investigación, Servicio de Medicina Preventiva, Hospital Clínico San Carlos, Madrid, España
h Servicio de Medicina Interna, Hospital de la Santa Creu i Sant Pau, Barcelona, España
i Universitat Autònoma de Barcelona, Barcelona, España
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