基于文本挖掘技术的脑卒中文献计量分析:以PubMed数据库为例

摘要：

目的 回溯并勾勒2010年-2020年全球脑卒中领域研究的主题演化历程与时空分布规律.方法 从PubMed数据库中获取2010年-2020年脑卒中相关文献,利用R 4.1.2的pubmedR软件包批量抓取文献基本信息,通过quanteda软件包构建语料库,使用结构主体模型进行分析,并运用ggplot2软件包进行国家或地区合作网络分析.结果 全球脑卒中研究2010年-2013年为快速增长期,增长率为11.94％～17.60％;2014年-2018年为增长平缓期,增长率为3％～4％左右;2019年-2020年再次快速增长,增长率为12.81％、17.96％.中国大陆地区在2012年、2020年增长率分别为102.99％、43.85％,在全球两个阶段的高速增长期中均做出了较大贡献.基于文献摘要文本,共归纳出11个主题类别,其中"临床研究"与"卒中康复"占较大比重,合计热度值为46.66％.我国近年研究热点主要集中在"分子遗传病学"与"动物实验".结论 全球脑卒中研究热度持续增长,主题类别逐渐丰富.我国需进一步加强脑卒中前端预防和后端康复研究,优化防治策略.

关键词：文本挖掘技术、文献计量分析、脑卒中、PubMed数据库

所属期刊栏目：30

分类号：R743(神经病学与精神病学)

资助基金：上海市中西医结合学会资助课题;上海市卫生健康委员会资助课题

在线出版日期：2023-04-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：25-30