MeSH词表的新变化及有关标引规则

美国国立医学图书馆编制的MeSH词表是目前国际上最具代表性、使用最为广泛的受控医学叙词表。针对该词表动态性强的特点，重点介绍2007年MeSH的词条增减情况及有关标引规则的变化，并就2008年MeSH可能在副主题词方面发生的变化进行简单阐述，以期对国内的广大医学文献主题标引人员、编目人员与检索人员有所帮助。     

叙词表概念间语义关系发展研究

目的:促进叙词表的编制与维护工作。方法:梳理国内外叙词表编制标准的演化过程,比较其对概念间语义关系定义的变化,通过实例分析医学和农业领域叙词表中的概念间语义关系,归纳总结概念间语义关系的发展现状。结果:随着叙词表的发展及其在网络环境中的应用,概念间语义关系一方面表现出向本体转化的趋势,另一方面表现出关系细化和语义明确的趋势。结论:在叙词表的新编和更新维护中,应更进一步关注和促进叙词表词间关系的发展。     

UMLS超级叙词表统计分析研究

对UMLS超级叙词表的总收词量、来源词表间的术语重复率、概念的定义数、概念间的关系以及语义类型进行定量统计分析研究,以期应用于医学词表评价等其他知识组织体系建设中。     

论UMLS超级叙词表的概念表达

UMLS(Unified Medical Language System)是美国国立医学图书馆(NLM)自1986年起研究和开发的一体化医学语言系统[1,2].它包括超级叙词表(Metathesaurus)、语义网络(Semantic Network)、情报源图谱(Information Sources Map)和专家词典(Specialist Lexicon)4个部分.超级叙词表是UMLS的核心词汇部分,2001年版收录了80万个概念共190万个词汇.这些概念和词汇来自60多个生物医学受控词表、术语表、分类表、专家系统等.     

一种基于后控词表的XML搜索引擎

通过论述XML与后控词表原理及其应用价值，探讨XML与后控词表强强结合方式，设计并实现了基于后控词表的XML搜索引擎。     

山西话言语测听双音节词表的编制

目的 根据言语测听的要求,编制山西话言语测听双音节词表.方法 按山西方言分区法,把山西划分为七个片,每个片选一个代表地,参照地方志,选取当地非普通话词,结合<汉语测听词表>及<汉语最低听觉功能测试>中双音节词,经过多次筛选制定双音节词表.结果 每个方言区编制出一张双音节词表,共七张表,每表50个词,所有表格均体现平衡、高频、普适的特点.表中词汇在当地人群中均有很好的复述率(≥90%).结论 所编词表经过验证,初步适合山西方言人群应用,但仍需进一步扩大样本范围验证.     

基于生态翻译学的叙词表术语翻译研究

叙词表术语翻译对多语种叙词表的编制和词表间的互操作具有重要的应用价值，如何准确快速翻译叙词表术语成为叙词表研究的一个重要方向。借鉴生态翻译学中语言维、文化维及交际维的三维转换原则，假设叙词表术语翻译机制符合生态翻译学的三维转换特点，并通过调研“英文超级科技词表”和《汉语主题词表（工程技术卷）》的术语翻译，发现术语翻译规律与生态翻译学的三维转化原则吻合，验证叙词表术语翻译符合生态翻译学规律。生态翻译学的三维转换原则可以为叙词表术语翻译提供方法论指导和新的翻译思路。     

面向叙词表编制的生物、医学、农业间学科交叉现象研究

目的：通过研究叙词表覆盖学科的学科交叉现象及交叉程度,优化叙词表专业概念的收录比例,促进叙词表概念关系的构建。方法：基于传统的分类法体系——分类号,统计生物、医学、农业三大学科的文献产出数量及其拥有的多个分类号的文献数量,分析3个学科间的交叉现象及程度。结果：医学领域文献产出数最多,生物与农业两学科的交叉现象最明显。结论：研究与分析文献分类信息、学科交叉现象可以促进叙词表交叉概念的遴选。     

基于词频统计法的医学新闻自动受控标引

分析了医学新闻信息利用的必要性及自动标引的发展现状,提出一种医学新闻文本自动受控标引方法,即以分词词表为基础词表,引入汉化MeSH词表建立标引词表,对中文医学新闻文本进行分词、词频统计和排序,过滤掉不在主题词表中的高频词后,选取词频最高的5个MeSH主题词用作标引词。     

整合词表概念优选名称自动生成机制研究

探讨多词表整合中概念优选名称自动生成机制,以UMLS超级叙词表为例进行详细阐述,并对该机制的正确性进行数据验证,分析评价其应用效果。     

英汉词汇文化内涵的形成与分类

英汉两种语言都有丰富的词汇及其赖以产生的源远流长的文化历史 ,这两种语言文化词汇内涵的形成有语用心理文化、民俗文化及其褒贬意义的制约等诸多方面的原因 ,可按其指称意义和功能特点对具有文化内涵的英汉词汇进行分类     

创新思维在医学英语词汇双语教学中的运用

目的以哲学中创新思维能力(抽象思维和具体思维)培养为前提,探讨医学逻辑下的英语专业词汇双语教学法.方法 91名本科生随机分为两组,采用创新思维教学法和传统教学法讲授相同医学英语词汇,测试教学内容,课后进行问卷调查,对所用教学法和教学效果进行评价.结果问卷调查显示创新思维词汇教学法优于传统词汇教学法(P<0.05);采用创新思维词汇教学法的学生成绩优于传统词汇教学法的学生成绩(P<0.05).结论创新思维词汇教学法提高学生的注意力、理解力,短中长期记忆力和学习成绩及效率,推动从大学英语到医学专业英语的过度,促进医学双语教学.     

Ambiguity in medical concept normalization: An analysis of types and coverage in electronic health record datasets

ObjectivesNormalizing mentions of medical concepts to standardized vocabularies is a fundamental component of clinical text analysis. Ambiguity—words or phrases that may refer to different concepts—has been extensively researched as part of information extraction from biomedical literature, but less is known about the types and frequency of ambiguity in clinical text. This study characterizes the distribution and distinct types of ambiguity exhibited by benchmark clinical concept normalization datasets, in order to identify directions for advancing medical concept normalization research.Materials and MethodsWe identified ambiguous strings in datasets derived from the 2 available clinical corpora for concept normalization and categorized the distinct types of ambiguity they exhibited. We then compared observed string ambiguity in the datasets with potential ambiguity in the Unified Medical Language System (UMLS) to assess how representative available datasets are of ambiguity in clinical language.ResultsWe found that <15% of strings were ambiguous within the datasets, while over 50% were ambiguous in the UMLS, indicating only partial coverage of clinical ambiguity. The percentage of strings in common between any pair of datasets ranged from 2% to only 36%; of these, 40% were annotated with different sets of concepts, severely limiting generalization. Finally, we observed 12 distinct types of ambiguity, distributed unequally across the available datasets, reflecting diverse linguistic and medical phenomena.DiscussionExisting datasets are not sufficient to cover the diversity of clinical concept ambiguity, limiting both training and evaluation of normalization methods for clinical text. Additionally, the UMLS offers important semantic information for building and evaluating normalization methods.ConclusionsOur findings identify 3 opportunities for concept normalization research, including a need for ambiguity-specific clinical datasets and leveraging the rich semantics of the UMLS in new methods and evaluation measures for normalization.     

A System for Automated Lexical Mapping

ObjectiveTo automate the mapping of disparate databases to standardized medical vocabularies.BackgroundMerging of clinical systems and medical databases, or aggregation of information from disparate databases, frequently requires a process whereby vocabularies are compared and similar concepts are mapped.DesignUsing a normalization phase followed by a novel alignment stage inspired by DNA sequence alignment methods, automated lexical mapping can map terms from various databases to standard vocabularies such as the UMLS (Unified Medical Language System) and LOINC (Logical Observation Identifier Names and Codes).MeasurementsThis automated lexical mapping was evaluated using three real-world laboratory databases from different health care institutions. The authors report the sensitivity, specificity, percentage correct (true positives plus true negatives divided by total number of terms), and true positive and true negative rates as measures of system performance.ResultsThe alignment algorithm was able to map 57% to 78% (average of 63% over all runs and databases) of equivalent concepts through lexical mapping alone. True positive rates ranged from 18% to 70%; true negative rates ranged from 5% to 52%.ConclusionLexical mapping can facilitate the integration of data from diverse sources and decrease the time and cost required for manual mapping and integration of clinical systems and medical databases.     

医学英语的词汇特点及翻译微探

医学英语有着专业性强、词汇量大、结构复杂的特点。对医学英语的翻译要从其基本构成单位的词汇入手。本文探讨了医学英语词汇的构词、来源、同义词的选择等方面的特点,和如何利用这些特点对医学英语进行有效的翻译。     

基于室内信号分布的医疗无线网应用

基于室内信号分布的医疗无线网，具有高安全性、高稳定性、易于管理、信号分布均匀、信道利用率高、无干扰等多方面优势，特别适合于医疗等对无线网络有较高要求的用户。无线网使医院的原有网络得到了延伸和扩展，并且使HIS等医疗信息系统也能得到更充分、全面的应用，实现了无线移动查房等新的医疗临床应用模式，提升了医院的工作效率和服务水平。     

基于JCI国际认证标准的医用耗材供应链智能化管理模式研究

目的建立医用耗材使用全过程监管体系,有效实现快速、安全、可靠、低成本的供应链智能化管理模式,满足医用耗材精细化闭环管理要求。方法二级库取、还耗材基于二维码、条码、芯片等扫描手段;手术室配送启用自动机器人系统;证照信息管理借助"互联网+"云平台;供应链评价搭载微信APP。医用耗材成本分析及应用评价模块系统软件用于实时分析、预测耗材费用异常,从而对单病种等手术耗材成本效益进行推演分析评价,为医院领导者和职能管理者提供决策依据。结果通过对接医院HIS系统,手术室医用耗材取、还与结算信息可自动记录;智能化手段实现手术室内自动物流配送;产品证照与供应商资质得以高效收集与安全存储;基于微信平台完成医用耗材验收与供应商、供应链评价。医用耗材费用不合理增长得到了智能化控制。结论有效实现医用耗材闭环管理,全程信息化可视化监管及成本监控。     

诺贝尔奖案例学习在蛋白质双语教学中的应用

双语教学是培养高素质国际化医学人才的重要途径,医学生物化学双语教学存在专业术语难度大、跨度广、内容复杂等问题。＂蛋白质的结构与功能＂章节与生物化学突破性进展密切相关,在临床八年制及卓越创新班中,通过学生收集与课程相关诺贝尔奖案例的英文材料,＂以学生为主体,以案例为中心＂的双语教学新模式得到了实践。文章总结了双语教学的实施方法及教学效果评价。     

687株不动杆菌属细菌临床分布及耐药分析

目的 了解不动杆菌在临床上的分布,预防和控制医院感染.方法 对2010年1月～2011年12月临床各科送检的各种标本中分离出的不动杆菌进行临床分布及耐药性分析.结果 鲍曼不动杆菌占不动杆菌属的77.3 %,不动杆菌标本来源以呼吸道为主,占88.1%,其他依次为分泌物占5.8 %、尿液占2 %;不动杆菌对头孢西丁、氨曲南耐药率最高,耐药率分别为94.1%、93.3%,头孢菌素类抗菌药物如头孢呋辛、头孢曲松,氨基糖苷类抗菌药物如庆大霉素、复方新诺明和阿米卡星,喹诺酮类如环丙沙星、左氧氟沙星耐药率分别为86.5%、85.9%、72.4%、71.8%、54.1%、71.6%、40%.多粘菌素活性最高,敏感率达92.8%,其次为头孢哌酮舒巴坦,敏感率为78.3%.结论 临床分离的不动杆菌中鲍曼杆菌分离率高,标本来源以呼吸道为主.应加强抗菌药物的合理应用督导,控制医院感染,保证医疗安全.