康复医学论文主题词的标引

按照目前国内一些期刊的要求，论作投稿时标注的关键词应为主题词。简要论述康复医学论主题词的标引方法：应用以《医学主题词表》为核心的一系列词表；94个副主题词的标引；主题词标引中非常重要的6项一般原则；将关健词转换为主题词的具体方法，包括专指主题词的直接转换、用“主题词／副主题词”组配、用最直“主题词／副主题词”组配、用最直切相关的主题词标引、俗语的转换。最后以《中国临床康复》2002年第6卷第7期中的部分论为例进行主题词标引。     

医学信息存储与检索研究热点的共词聚类分析

应用共词聚类分析的方法对MEDLINE中医学信息存储与检索方面文献的高频主题词进行聚类,结合相关文献调查,分析出医学信息存储与检索的研究热点主要集中在因特网、数据库、信息系统、循证医学、语言处理等方面.     

共词分析及网络分析法探测乳腺癌转移相关基因

目的：探测乳腺癌转移相关的基因,为乳腺癌转移的早期诊断和个性治疗提供参考。方法：检索PubMed数据库获取文献,利用MetaMap进行概念匹配,下载匹配结果,并导入到数据分析软件,得到乳腺癌转移相关基因和基因-基因矩阵;使用Ucinet6建立乳腺癌转移相关基因的相互作用网络,分析网络的相关指标。结果：tp53、thra、erbb2、esr1、cdh1、egfr、nr4a1、cd69等是乳腺癌转移核心基因。结论：基于共词分析法能获得乳腺癌转移相关基因,但cd69对于乳腺癌转移的具体过程尚不明确,需要进一步验证。     

论医疗决策支持系统

介绍了医疗决策支持系统的基本概念、决策支持系统的种类、该系统辅助医疗决策的途径、医疗决策支持系统所运用的知识、医疗决策支持系统中采用的基本方法、以及一个决策支持系统的例子。呼吁国内医疗机构在开发医疗信息处理系统时重视对医疗决策支持系统的开发。     

论影响因子及其在科研绩效评价中的应用

对影响因子的产生背景、定义、应用以及运用影响因子评价科研绩效的争议等问题加以论述。     

国外医学信息学研究领域可视化引文分析

借助可视化引文分析探讨国外医学信息学的研究领域。选取国际上医学信息学核心期刊,套录美国《科学引文索引》中的相应文献,采用HistCite软件进行引文分析,得出引文编年图,发现其研究热点,并用Pajek软件描绘出该学科发展的主要路径。     

病案相关研究的文献计量学分析

利用文献计量学方法,对被PubMed收录的2001-2005年病案相关研究的全部文献进行统计分析,统计年发文数量、文献类型、期刊分布、论文语种、作者、作者地区分布六个文献计量学指标。根据统计结果,发现病案相关研究的文献数量总体呈递增趋势,领先国家主要集中在美、德、英等发达国家。     

CBM数据库的主题词标引质量评价

以MEDLINE的主题词标引为金标准,通过查全率、查准率等指标评价CBM主题标引系统中机标的质量。考虑学科的分布,选择10个题目,分别在中国生物医学文献数据库—CBM光盘中和中国生物医学文献系统网络版检索出相关文献。将光盘中的机标文献一一与网络版中即人工审核的文献对比,记录机标的相关文献数,人工审核后相关文献数,机标和人工审核各自独有的文献。通过对计算机自动标引的文献数与人工审核后的文献数比较,得出CBM的计算机自动标引质量在原有的基础上需进一步提高。     

基于疾病数据库的文本挖掘工具对比研究

目的：对比分析几种基于疾病数据库的文本挖掘工具,总结各自特点。 方法：选择eRAM、PhenUMA、Gendoo、G2D 4种工具进行对比分析。以Rett综合征为例进行实证研究,筛选与其关联性较高的基因,并结合先验知识做出预测。 结果：eRAM、PhenUMA知识库功能全面,可视化效果好。通过实证研究得到Rett综合征相关基因,并结合PubMed、UniProt等数据库中的先验知识推测出基因EGR2、CDKL5、BCHE、DLX5与Rett综合征相关。结论：基于疾病数据库的文本挖掘工具可以有效预测疾病的相关基因,预测疾病、表型、基因间相似和相关关系,有助于疾病的诊断及治疗。     

运用非相关文献知识发现方法挖掘疾病的潜在相关基因

基于非相关文献的知识发现有开放式挖掘和闭合式验证两个过程.先应用开放式的非相关文献知识发现方法寻找与先天性全身多毛症(CGH)相关的潜在候选基因,再应用闭合式方法进行验证和初筛,最后使用Gene、OMIM及PubMed数据库对初筛后保留的基因进一步分析研究,发现CGH可能与位于常染色体17q的潜在MAP2K6基因相关.实践证明,应用非相关文献知识发现方法可用于挖掘疾病的潜在基因.