我国肺癌相关研究现状与热点的文献计量分析

检索PubMed收录我国作者2003-2012年发表的肺癌相关研究文献,利用Bicomb系统提取高频主题词、副主题词,采用SPSS软件对2003-2012年我国肺癌相关研究现状和热点进行了分析。     

关于国外依那普利研究的文献分析

本文以MEDLINE光盘数据库(1987.1～1997.9)作为文献源,对有关依那普利(Enalapril)研究的文献进行数据处理。通过十一年来该药物3345篇相关文献的数量、语种、国家、期刊、副主题词及主要主题词进行分析,统计各项分布特点,讨论了依那普利的研究现状。     

国内心理学文献计量分析

利用《中国生物医学文献光盘数据库》(CBMdisc)检索1995～2002年有关心理学文献,从文献计量学角度对心理学文献年代分布、期刊来源进行分析,同时采用一种新的科技文献情报分析方法——相关主题词分析法,对近8年来CBMdisc收录的所有有关心理学主题文献中的主题词进行统计分析,探讨心理学的研究热点,提出心理学研究新动向和新方向及存在的问题,为今后心理学研究工作提供参考。     

近10年PubMed 收录电子健康档案文献计量分析

以PubMed为数据源,运用文献计量学方法对2002-2011年间我国电子健康档案研究的相关文献从国家分布、文章类型、主题词频数及变化、主题词共现等方面进行分析,了解电子健康档案（EHR）的现状和趋势,以期为后续研究提供借鉴。     

网络环境下航空医学信息服务特点及对策

检索SCIE数据库中文献,使用文献题录信息统计分析工具SATI对文献主题词进行分析,选取出现频率最高的12个主题词并通过聚类分析分为4大类,总结2005-2015年虚拟现实技术在医学中的应用相关SCI论文的研究热点。     

当前国内外医疗决策支持系统研究热点的文献计量学分析

摘要：[目的]为了解医疗决策支持系统领域的研究现状并预测未来发展方向,为相关学者选择研究方向时提供参考和依据。[方法]以PubMed数据库中文献记录为样本,用医学主题词（Mesh）制定检索策略进行检索,获取关于医疗决策支持系统研究主题的相关文献,以XML格式下载存储其书目信息,并用BICOMB软件对文献中主要主题词进行频次统计并截取高频词,进一步形成高频主题词-论文矩阵。根据高频主题词在论文中的共现情况利用gCluto软件对其进行聚类分析,根据高频主题词聚类分析结果和对应的类标签文献,分析当前医疗决策支持系统领域的研究方向。[结果]总结出当前医疗决策支持系统的研究热点有两个方面,分为临床决策支持系统具体构建技术的研究和临床决策支持系统社会学相关问题的研究。[结论]医疗决策支持系统是一个新兴并值得重点深入关注的领域,以BICOMB和gCluto软件为基础的文献计量学方法研究,能够给临床医学以及临床信息管理领域的研究者提供全面信息及热点参考。     

国内外医疗决策支持系统研究热点

目的：了解医疗决策支持系统领域的研究现状并预测未来发展方向,为相关学者选择研究方向时提供参考和依据。方法：以PubMed数据库中文献记录为样本,用医学主题词（MeSh）制定检索策略进行检索,获取关于医疗决策支持系统研究主题的相关文献,用BICOMB软件对文献中主要主题词进行频次统计并截取高频词,形成高频主题词-论文矩阵。对论文中的高频主题词利用gCLUTO软件对进行聚类分析,找出当前医疗决策支持系统领域的研究方向。结果：当前医疗决策支持系统的研究热点为临床决策支持系统具体构建技术的研究和临床决策支持系统社会学相关问题的研究。结论：医疗决策支持系统是一个新兴并值得重点深入关注的领域,以BICOMB和gCLUTO软件为基础的文献计量学方法,能够给临床医学及临床信息管理领域的研究者提供全面信息及热点参考。     

医学信息查新文献相关性分析

医学信息查新的结论依赖于相关文献和密切相关文献的分析，对相关、密切相关文献的漏检或误解都会影响查新结论的准确性。关于相关、密切相关文献尚没有明确的判定标准，分析的角度较多，包括主题词、副主题词、自由词、研究课题等，但同时相关、密切相关文献的确定往往受到查新员的知识、心理、经验和专业能力等的影响。本文就文献相关性的影响因素、相关文献及密切相关文献的判定及其处理作一探讨。     

国内H5N1禽流感文献计量分析

以中国学术期刊网络出版总库和万方医学网为统计源,对国内H5N1禽流感期刊文献从年度发文量、期刊分布、核心作者、单位分布、地区分布几方面进行统计分析,以了解我国H5N1禽流感文献分布特点和研究现状,为相关学者进行研究提供参考信息。     

生物医学文本挖掘研究热点分析

为了解生物医学文本挖掘的研究现状和评估未来的发展方向,以美国国立图书馆 PubMed中收录的 2000年 1月-2015年3月发表的生物医学文本挖掘研究文献记录为样本来源,提取文献记录的主要主题词进行频次统计后截取高频主题词,形成高频主题词-论文矩阵,根据高频主题词在同一篇论文中的共现情况对其进行聚类分析,根据高频主题词聚类分析结果和对应的类标签文献,分析当前生物医学文本挖掘研究的热点。结果显示,当前文本挖掘在生物医学领域应用的主要研究热点为文本挖掘的基本技术研究、文本挖掘在生物信息学领域里的应用、文本挖掘在药物相关事实抽取中的应用3个方面。