医学论文文献计量法:疾病诊疗议题的关键词共现分析

医学论文运用文献计量法，针对疾病诊疗议题展开关键词共现分析，该方法借助特定工具与统计手段，对相关医学论文里的关键词进行挖掘与统计，通过分析关键词共同出现的频次、关联等情况，能清晰呈现疾病诊疗领域的研究热点、各主题间的内在联系，帮助研究者快速把握该领域研究脉络与趋势，为后续研究提供方向指引与数据支撑 。

疾病诊疗议题的关键词共现分析

在医学研究领域，疾病诊疗议题一直是核心关注点，随着医学文献数量的急剧增长，如何从海量的文献中挖掘有价值的信息，了解疾病诊疗研究的热点、趋势以及不同研究主题之间的关联，成为医学研究者面临的重要问题，文献计量法中的关键词共现分析为解决这一问题提供了有效途径，通过对疾病诊疗相关论文关键词的共现情况进行深入分析,能够揭示该领域的研究结构和知识脉络。

关键词共现分析的基本原理

关键词共现分析基于“如果两个关键词在同一篇文献中同时出现，则它们之间可能存在某种语义或主题上的关联”这一假设，通过统计大量文献中关键词两两同时出现的频率，构建关键词共现矩阵，进而分析关键词之间的紧密程度，挖掘出疾病诊疗研究中的核心主题、潜在的研究方向以及不同主题之间的内在联系。

疾病诊疗议题关键词共现分析的步骤

（一）数据收集

1. 确定数据库：选择权威的医学文献数据库，如PubMed、Web of Science、中国知网（CNKI）等，这些数据库涵盖了丰富的医学研究文献,能够保证数据的全面性和准确性。
2. 设定检索策略：根据疾病诊疗议题，制定合理的检索词，研究某种特定疾病（如糖尿病）的诊疗，检索词可以包括“糖尿病”“诊断”“治疗”“药物疗法”“手术疗法”等，结合布尔逻辑运算符（AND、OR、NOT）进行精确检索,以获取与疾病诊疗高度相关的文献。
3. 限定检索范围：可以根据研究需要，限定文献的发表时间、语言、文献类型等，只选取近五年发表的英文研究论文,以确保数据的时效性和研究的前沿性。

（二）数据预处理

1. 关键词提取：从检索到的文献中提取关键词，文献的标题、摘要和关键词部分是提取关键词的主要来源，有些数据库会直接提供文献的关键词，而对于没有明确关键词的文献,需要研究者根据文献内容手动提取。
2. 关键词清洗：对提取的关键词进行清洗，去除一些无意义或过于宽泛的词汇，如“研究”“方法”“结果”等，统一关键词的表述形式，例如将“高血压病”和“高血压”统一为一种表述,以避免因表述差异导致的统计误差。
3. 构建关键词列表：将清洗后的关键词整理成一个列表,为后续的共现分析做准备。

（三）构建共现矩阵

1. 统计共现次数：遍历所有文献，统计每两个关键词在同一篇文献中同时出现的次数，关键词A和关键词B在10篇文献中同时出现,则它们的共现次数为10。
2. 构建矩阵：以关键词为行和列，构建一个对称的共现矩阵，矩阵中的元素表示对应行和列关键词之间的共现次数,矩阵中第i行第j列的元素表示关键词i和关键词j的共现次数。

（四）数据分析与可视化

1. 共现强度分析：根据共现矩阵，计算关键词之间的共现强度，常用的计算方法有Jaccard相似系数、余弦相似度等，Jaccard相似系数计算公式为：(J(A,B)=\frac{|A\cap B|}{|A\cup B|})，A)和(B)分别表示包含关键词A和关键词B的文献集合；余弦相似度计算公式为：(\cos\theta=\frac{A\cdot B}{\vert A\vert\vert B\vert})，A)和(B)是关键词的向量表示，通过计算共现强度,可以确定关键词之间的紧密程度。
2. 聚类分析：运用聚类算法（如K-means聚类、层次聚类等）对关键词进行聚类，聚类的目的是将具有相似主题的关键词归为一类，从而揭示疾病诊疗研究中的不同主题簇，在糖尿病诊疗研究中，可能会聚类出“诊断技术”“药物治疗”“生活方式干预”等不同的主题簇。
3. 可视化展示：利用可视化工具（如Gephi、Cytoscape等）将关键词共现分析结果进行可视化展示，常见的可视化形式有网络图，其中节点表示关键词，节点之间的连线表示关键词之间的共现关系，连线的粗细可以表示共现强度的大小，通过可视化展示，可以直观地看出疾病诊疗研究中的核心关键词、主题簇以及不同主题之间的关联。

疾病诊疗议题关键词共现分析的应用

（一）揭示研究热点

通过分析关键词共现网络中节点的度中心性（即与该节点相连的其他节点的数量），可以找出疾病诊疗研究中的核心关键词，这些核心关键词往往代表了该领域的研究热点，在癌症诊疗研究中，免疫治疗”“靶向治疗”等关键词的度中心性较高,说明这些是当前癌症诊疗研究的热点方向。

（二）发现研究趋势

观察不同时间段内关键词共现模式的变化，可以发现疾病诊疗研究的发展趋势，随着时间的推移，如果与某种新型诊断技术相关的关键词共现频率逐渐增加，说明该诊断技术在疾病诊疗中的应用越来越受到关注,可能代表着未来的研究方向。

（三）促进跨学科研究

关键词共现分析可以揭示不同学科领域关键词之间的共现关系，从而发现跨学科研究的潜在机会，在疾病诊疗研究中，可能会发现医学与生物学、信息学、材料学等学科领域的关键词存在共现，这为开展跨学科研究提供了线索,有助于推动疾病诊疗领域的创新发展。

（四）辅助临床决策

通过对疾病诊疗相关文献的关键词共现分析，可以了解不同治疗方法、诊断手段之间的关联和效果，为临床医生提供更全面的信息，辅助他们做出更合理的临床决策，分析某种疾病不同药物治疗方案关键词的共现情况,可以帮助医生了解不同药物之间的联合应用效果和潜在风险。

案例分析：以肺癌诊疗为例

（一）数据收集

在Web of Science数据库中，以“lung cancer”（肺癌） AND （“diagnosis” OR “treatment”）为检索词，检索近五年发表的英文研究论文,共获取相关文献1000篇。

（二）数据预处理

从文献中提取关键词，经过清洗和统一表述后,得到包含500个关键词的列表。

（三）构建共现矩阵

统计每两个关键词在同一篇文献中的共现次数,构建共现矩阵。

（四）数据分析与可视化

1. 共现强度分析：计算关键词之间的Jaccard相似系数，发现“免疫检查点抑制剂”“PD-1”“PD-L1”等关键词之间的共现强度较高,说明这些关键词在肺癌免疫治疗研究中密切相关。
2. 聚类分析：运用K-means聚类算法将关键词聚类为“诊断技术”“手术治疗”“放射治疗”“化学治疗”“免疫治疗”“靶向治疗”等6个主题簇。
3. 可视化展示：使用Gephi软件将关键词共现分析结果可视化，生成网络图，从网络图中可以清晰地看出各个主题簇的分布以及不同主题之间的关联，免疫治疗”主题簇与“靶向治疗”主题簇之间存在一定的关联,表明这两种治疗方法在肺癌诊疗中可能存在协同作用。

结论与展望

关键词共现分析作为文献计量法的一种重要手段，在疾病诊疗议题的研究中具有广泛的应用价值，通过关键词共现分析，可以深入了解疾病诊疗领域的研究热点、趋势和内在结构，为医学研究者提供有价值的信息，促进疾病诊疗研究的创新发展，关键词共现分析也存在一定的局限性，例如关键词的选择和提取可能受到主观因素的影响，共现关系并不一定完全等同于语义或主题上的紧密关联等，未来的研究可以进一步结合自然语言处理、机器学习等技术，提高关键词提取的准确性和共现分析的可靠性,为疾病诊疗研究提供更强大的支持。