国际精准医疗领域研究热点与学科结构分析

目的：梳理精准医疗领域的发展历史和研究热点,揭示学科内部结构。方法：以 PubMed数据库中主题为“精准医疗”的文献为研究对象,利用书目共现分析系统(BICOME2)和SPSS 21对检索结果进行主题词聚类分析和高频词分析,揭示该领域研究热点和学科内部结构。结果：精准医疗领域发文量逐年上升;载文期刊主要以英、美期刊为主;Top30主题词和聚类结果表征了精准医疗领域的研究热点,主题战略坐标分析展现了精准医疗的学科内部结构。结论：肿瘤的诊断、治疗和预后以及分子靶向技术的应用等六个方面是精准医疗领域的研究热点,乳腺癌的治疗等领域在未来具有较好的发展前景。     

国内房颤治疗领域研究热点主题分析

目的：分析房颤治疗领域的研究热点主题,为临床和基础科研工作提供有价值的参考。方法：从CNKI、万方期刊论文数据库、维普中文科技期刊数据库检索房颤治疗领域的相关文献,采用Bicomb 2.0、Excel、SPSS 22.0、Ucinet 6.0等软件进行分析。结果：国内房颤治疗领域研究高频关键词共计61个且与核心作者关系密切。通过聚类分析,可分为15类,包含3个核心研究主题、7个边缘研究主题、5个潜力研究主题,但暂无独立研究主题。结论：国内房颤治疗的研究正处于快速发展阶段,其核心作者与研究主题之间关系密切,但仍有继续深入研究和扩大主题范围的空间,总体研究不够成熟。     

国际宫颈癌放疗领域研究热点探析

放疗是一种重要的宫颈癌治疗方式,对宫颈癌放疗进行研究对改善宫颈癌患者的预后具有重要的意义。主要对PubMed收录的近10年宫颈癌放疗领域文献的高频主要主题词/副主题词进行共现聚类分析,探究该领域的研究热点,并绘制战略坐标图,展示研究热点的发展现状和趋势,为该领域的研究人员了解宫颈癌放疗的现状及开展相关研究提供参考。     

国外精准医疗研究可视化分析及启示

运用可视化分析软件CiteSpace对相关数据库中收录的精准医疗文献进行分析,从关键词、作者、机构角度绘制精准医疗研究范围内的知识图谱,对该领域的热点和研究情况等进行分析,为国内精准医疗的发展提供参考和建议。     

利用共词分析挖掘国际护理信息学研究热点

对PubMed收录的护理信息学领域的文献进行共词双聚类分析,探究该领域研究热点,绘制战略坐标图,展示这些研究热点的发展现状和趋势,为该领域研究人员了解护理信息学现状以及开展相关研究提供参考.     

基于高频关键词共现聚类的远程医疗研究热点分析

目的：用可视化方法呈现远程医疗研究热点,为远程医疗研究人员了解其现况提供参考。方法：利用书目共现分析方法结合双聚类软件gcluto,对WOS数据库中远程医疗领域近十年的论文进行聚类分析。结果：当前远程医疗研究热点集中于系统建设、评价分析以及数据传输等方面。结论：远程医疗作为促进医疗资源合理分配的重要医疗服务方式,需要研究人员不断探索与新技术的融合,改善医疗服务质量,促进医疗服务平等化。     

基于CiteSpace的医疗数据安全领域研究热点分析

目的 了解近10年来我国医疗数据安全领域的发展及研究热点,为后续开展相关研究提供参考。方法 在中国知网(CNKI)中的期刊数据库中,以“医疗数据安全”等检索词检索的相关文献作为数据来源,检索时间限定为2012年1月1日-2021年12月31日,共得到758篇文献数据,经过剔除重复文献、会议论文、报纸等与主题相关性较弱的文献后,最终得到682篇有效文献。运用CiteSpace软件进行文献计量学分析。结果 有效文献数为682篇,近10年年度发文数量整体呈现上升趋势,除陈敏、魏明月等学者形成了小型的子网络结构,其余作者均比较分散;不同研究机构和作者之间的合作不紧密;使用云计算、人工智能、区块链等技术来保障医疗数据特别是电子病历数据安全是主要研究热点;关键词“云计算”和“电子病历”的突显时间较长且突显强度较高,是医疗数据安全领域内受广泛关注的研究前沿,隐私保护既体现在病历、病案数据方面,也体现在医疗物联网设备数据方面。结论 我国医疗数据安全领域的研究热点为电子病历、医学影像等医疗数据的隐私保护、医疗数据安全技术、医疗数据共享等。     

国际医学信息学领域大数据研究热点分析

基于Web of Science从发文年代、国家/地区和机构、核心作者及主要期刊分布几方面分析医学信息学学科大数据研究的现状和进展,借助软件对关键词进行聚类分析,发现研究热点主题主要集中在临床决策支持系统、临床研究数据管理、电子健康档案、转化生物信息学和遗传流行病学等方面。     

生物医学领域人工智能研究热点分析

对PubMed数据库收录的近3年生物医学领域人工智能相关文献中出现的高频主题词进行聚类分析,根据聚类结果梳理分析当前该领域研究热点,包括临床医学、生物信息两个方面的5个主题,即疾病的计算机辅助诊断、中风康复脑状态分类和阿尔兹海默病检测、生物识别、生物神经系统研究。     

本体在生物医学领域中应用研究热点分析

对Medline数据库收录的8年有关本体在生物医学领域应用论文中的高频主题词进行共现聚类分析,总结该领域研究热点,具体包括在生物信息学、临床医学、医学信息学以及人工智能中的应用共4个方面、8个主题方向。     

基于CiteSpace的国内外精准医学研究热点与前沿分析

目的：探讨国内外精准医学研究热点与研究前沿。 方法：利用文献计量方法结合信息分析可视化工具CiteSpace分析CNKI和WOS收录的精准医学相关文献作为数据来源。 结果：本文所指的精准医学包括个体化医疗、个性化医疗等概念,国内精准医学起步于1992年,2010年起学者对其研究兴趣逐渐增强;国际起步于1985年,从2006年起相关研究逐渐增加,且呈较快增长趋势;国内“精准医学”精准医疗节点最大,基因突变、美国总统奥巴马（精准医学计划）、个性化医疗、基因芯片、基因组学、药物基因组学突现值较高;国际personalized medicine、cancer、breast-cancer节点最大,precision medicine、pharmacogenetics、pharmacogenetics的突现值较高。 结论：近期国内外探讨美国总统奥巴马的“精准医学计划”的相关文献数量陡增,药物基因组学是共同研究前沿,国际在肿瘤方面关注度较多。     

基于CiteSpace的我国订单定向医学生研究热点和趋势分析

目的:梳理我国订单定向医学生相关研究热点及趋势.方法:以中国知网、万方数据、维普数据三大中文数据库为数据源,检索"订单定向医学生"相关文献,利用CiteSpace从时间分布、作者与机构分布、研究热点分布与演进趋势等方面总结我国订单定向医学生研究领域的研究现状.结果:我国订单定向医学生的研究呈现发文量增长较快、学术集群现...     

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。     

中外医学图书馆领域研究热点对比分析

目的:分析了解现阶段中外医学图书馆领域研究热点及发展方向.方法:从Web of Science核心合集和万方数据库中检索出2011-2020国内3382篇和国外1095篇相关文献,利用CiteSpace和VOSviewer等工具软件对研究热点及研究前沿进行对比分析.结果:国内外医学图书馆领域均关注信息服务、信息素养、循...     

国内外卫生信息管理领域的研究热点与趋势对比分析

分别以CNKI和Web of Science核心合集为数据源,检索2011-2016年国内外卫生信息管理领域发表的文献,并通过CiteSpace软件对其研究热点分布和变化趋势进行可视化分析。研究发现,国内外卫生信息管理领域研究的一致性表现在医院信息系统、信息技术、电子健康档案等方面,差异性表现在国外该领域的整体发展水平较高、研究更加广泛深入,历史原因导致的学科内涵不同,国内外该领域的研究侧重点不同。     

基于共词分析和可视化的我国神经病学领域热点监测

应用共词分析和可视化综合分析方法,分析了我国神经病学领域的研究热点及发展变化。结果表明,高频词之间的共现网络关系可以反映学科领域的主题结构和热点,类团演变和类团地位分析,可以动态地反映研究热点和发展动向,综合分析词和类团则可以直观而全面地展现研究热点及发展。     

国内新型冠状病毒肺炎的研究热点和趋势分析

目的：分析国内新冠肺炎的研究热与趋势。方法：运用VOSviewer和CiteSpace对从中国知网上获取的315篇文献中的研究热点与趋势进行共词聚类和研究趋势分析。结果：新冠肺炎的研究主题聚焦于中西医治疗、公共防控、医院管理,以及诊疗和流行趋势预测4方面,新冠肺炎的关注热点包括对其的认识、防护、诊断和治疗。结论：建议重点攻克新冠肺炎的有效治疗方案、加强我国的公共卫生体系建设和提高传染病的防治工作、重视中西医结合事业的发展和深化新冠肺炎的研究。     

人源肿瘤异种移植模型（PDX）在精准肿瘤医学中的研究进展

癌症是由于物理、化学、病毒等致癌因子导致的原癌基因和抑癌基因突变从而引发的一系列异质性疾病的统称。尽管近年来高通量测序技术与靶向治疗取得了突破性的进展,但是临床转化研究的高失败率使得抗肿瘤药物的创新发展十分有限。人源肿瘤异种移植模型（patient-derived xenograft model,PDX模型）是指直接将病人的新鲜肿瘤组织移植到免疫缺陷小鼠上,依靠小鼠提供的环境生长的一种异种移植模型。这种模型保留了原代肿瘤的基质异质性、组织学特性、分子多样性以及微环境,为临床前药效的个性化筛选评估以及生物标志物的鉴定提供了有效的研发资源。PDX模型结合临床数据,基因组图谱以及药效数据可以增加药物特异性,应用于肿瘤患者个体化治疗,提高临床治疗成功率。本文就PDX模型研究进展进行综述,包括其在肿瘤新疗法中的应用、挑战性与局限性、以及在精准肿瘤医学中的应用前景。