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基于大数据文本挖掘预测急诊医学研究热点
Prediction of the research hot spot of emergency medicine through the text mining
作者:胡建,何小军,沈伟锋,江利冰,张茂    发布日期:2017-10-15    

[目的]了解近5年(2011.8-2016.08)国际上急诊医学领域的研究热点。方法根据筛选影响因子≥1.5以上的急诊医学领域权威的国际期刊。通过PubMed检索目标期刊近5年(2011.8-2016.08)发表的文献。使用文献共现分析分析系统(Bicomb)以及gcluto 1.0对高频主题词进行共词聚类分析,构建高斯曲线山峰图。结果共检索到16,636篇文献.获得高频主题词226个,通过共词聚类分析总结出2011.8—2016.08急诊医学领域10个热点:股骨颈骨折的治疗与并发症,超声评估以及实时引导中心静脉置管,钝性伤的救治,儿童心肺复苏,基于患者满意度的个体化医疗,胸痛的诊断策略,创伤凝血病的机制以及脓毒症的救治,创伤患者死亡率预测与质量控制,心肺复苏,大规模伤亡事件。结论基于大数据文本挖掘,有助于我们从某个角度了解急诊医学领域研究热点。

胡建,何小军,沈伟锋,江利冰,张茂. 基于大数据文本挖掘预测急诊医学研究热点[J]. 中华急诊医学杂志, ,: 1219-1224.
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