DOI: https://doi.org/10.1055/a-2811-4911
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41748096
تاريخ النشر: 2026-02-26
المؤلف: Emmanuel J. Favaloro
الموضوع الرئيسي: دراسات علمية واقتصادية متنوعة
نقاش
جوائز “المقال الأكثر شعبية” في مجلة *ندوات في التخثر ووقف النزيف* تعترف بمؤلفي المقالات الأكثر تحميلًا على مدى عامين، حيث تعكس جوائز 2026 التحميلات من عام 2025 للأوراق المنشورة في 2024 و2025. ومن الجدير بالذكر أن الجوائز تأثرت بنموذج الوصول المفتوح، الذي يمنح بعض المقالات “ميزة غير عادلة” من حيث الرؤية والتحميلات. سلطت جوائز 2026 الضوء على تحول من المواضيع المتعلقة بـ COVID-19 إلى المواضيع الناشئة، حيث كان المقال الأكثر تحميلًا يركز على التعلم الآلي لتوقع التخثر لدى مرضى السرطان، والثاني حول فحص التخثر.
تؤكد ردود الفعل من المؤلفين الفائزين بالجوائز على أهمية أعمالهم في تعزيز الممارسات السريرية. على سبيل المثال، أكد أدهم ح. الشربيني على أهمية التعلم الآلي في تحسين تصنيف مخاطر التخثر، بينما أعرب غاري مور عن امتنانه للاعتراف بعمله في فحص التخثر وسط تعقيدات تشخيصية متطورة. وأبرز فيكتور خيمينيز-يوستي الاهتمام المتزايد بالعلاجات غير المعتمدة على العوامل لعلاج الهيموفيليا، مما يعكس تحولًا جذريًا في رعاية المرضى. بشكل عام، لا تحتفل الجوائز بالمساهمات الفردية فحسب، بل تشير أيضًا إلى اتجاهات أوسع في أبحاث التخثر ووقف النزيف، مما يشجع على الابتكار المستمر والتعاون في هذا المجال.
DOI: https://doi.org/10.1055/a-2811-4911
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41748096
Publication Date: 2026-02-26
Author(s): Emmanuel J. Favaloro
Primary Topic: Diverse Scientific and Economic Studies
Discussion
The “Most Popular” Article Awards in the journal *Seminars in Thrombosis & Hemostasis* recognize the authors of the most downloaded articles over a two-year period, with the 2026 awards reflecting downloads from 2025 for papers published in 2024 and 2025. Notably, the awards have been influenced by the open-access model, which provides certain articles with an “inequitable advantage” in terms of visibility and downloads. The 2026 awards highlighted a shift from COVID-19-related topics to emerging themes, with the top downloaded paper focusing on machine learning for predicting thrombosis in cancer patients, and the second on thrombophilia screening.
The responses from award-winning authors underscore the significance of their work in advancing clinical practices. For instance, Adham H. El-Sherbini emphasized the importance of machine learning in improving thrombotic risk stratification, while Gary Moore expressed gratitude for the recognition of his work on thrombophilia screening amidst evolving diagnostic complexities. Victor Jiménez-Yuste highlighted the growing interest in non-factor therapies for hemophilia, reflecting a transformative shift in patient care. Overall, the awards not only celebrate individual contributions but also signify broader trends in thrombosis and hemostasis research, encouraging continued innovation and collaboration in the field.