基于PubMed数据库的直升机紧急医疗服务热点的共词聚类分析

发布时间：2020-10-25 05:12

　　 目的通过文献计量学方法归纳直升机紧急医疗服务研究领域的热点方向。方法制定检索策略,搜索PubMed数据库中近10年直升机紧急医疗服务相关的研究,将研究的书目信息下载后导入到书目共现分析系统进行统计分析,并将书目数据中的主题词共现矩阵导入图形聚类工具进行聚类分析。结果检索到2?365篇文献,通过整理,最终得出直升机紧急医疗服务研究的时间分布、国家分布、高频主题词分布,主题词双向聚类分析共显示出11个聚类。结论直升机紧急医疗服务研究热度逐年上升,相关的热点词汇主要包括:创伤、组织管理、标准、心脏骤停、气管插管、心肌梗死、心肺复苏等。研究热点主要包括:直升机紧急医疗服务在院外心脏骤停等疾病中应用的可行性;直升机紧急医疗服务救援人员技能培训;直升机紧急医疗服务气管插管人员技能及插管工具的选择对插管质量的影响;创伤、心肌梗死等疾病直升机紧急医疗服务的转运效果;直升机紧急医疗服务实施的影响因素;直升机紧急医疗服务相关指南6个方面。
【部分图文】：

经验性词频g指数为本研究中高频主题词确定的主要依据[8],即某一主题中有N个关键词,有g个关键词累计出现的频次≥g2,而g+1个关键词累计出现的频次<(g+1)2。经验性词频g指数在对主题词进行共词分析时具有简便、科学、有效的特点。经计算,本研究中g=55,高频主题词见表1。图2 文献发表量的国家分布

文献发表量的国家分布

通过BICOMB软件将出现频次≥55的主题词以共现矩阵的形式导出,并将其导入gCLUTO软件,最终确定聚类数为11。本次聚类的类内相似度ISim值均>0.20,类间相似度ESim值均<0.03,说明聚类效果较好。最终通过gCLUTO软件生成可视化矩阵图(见图3)和可视化山丘图(见图4)。可视化矩阵图的左侧表示对高频主题词的聚类,右侧是列出的高频主题词,上方表示对文献的聚类,下方是可视化矩阵中文献的PMID号码,通过该号码可以查阅到具体的文献内容。可视化矩阵中矩阵原始数据的值用颜色来代替,颜色的深浅代表出现频次的高低,颜色越深,频次越高。可视化山丘图中每一个山峰可看作一个聚类,山峰的位置、体积、高度和颜色都描述对应聚类的信息,山峰的体积与类群包含的对象数量成比例,高度与类内相似性成比例。类内相似性越大,则山丘越陡峭。山峰分为红、黄、绿、浅蓝和深蓝5种颜色,红色代表低类内相似度标准差,蓝色代表高类内相似度标准差。山峰的颜色与类内相似度标准差成比例。只有峰顶的颜色是有意义的,其他所有区域,颜色混合以产生平滑过渡。当颜色越趋近于单一色时,表明集合间内部对象之间的相异度越小,相似度越大。图4 聚类分析可视化山丘图
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本文编号：2855513