基于突發(fā)監(jiān)測的全身炎癥反應綜合征治療藥物研究趨勢分析.pdf

1、目的：
　　 突發(fā)監(jiān)測是根據詞頻變化統(tǒng)計出低頻卻具有情報意義的突發(fā)詞，探測新興研究熱點的方法。本研究以全身炎癥反應綜合征治療藥物為例，利用詞頻突發(fā)監(jiān)測方法，將突發(fā)詞分析與高頻詞分析相結合，探討全身炎癥反應綜合征治療藥物現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢，為開發(fā)全身炎癥反應綜合征治療新藥提供決策服務，并為如何利用突發(fā)監(jiān)測的方法進行信息研究提供可靠依據。
　　 數(shù)據來源與分析方法：
　　 本文以PubMed數(shù)據庫中近10年全身炎癥反應綜

2、合征藥物治療方面的文獻為研究樣本。SemRep是美國國立醫(yī)學圖書館開發(fā)的一種基于一體化醫(yī)學語言系統(tǒng)，通過提取自然語言語義關系的方式進行數(shù)據挖掘的軟件，利用SemRep提取相關文獻的題目和摘要中的語義關系和熱點概念。SemRep語義結果處理系統(tǒng)是基于Visual Basic編程語言開發(fā)的處理SemRep語義結果的軟件，利用SemRep語義結果處理系統(tǒng)篩選全身炎癥反應綜合征治療方面的概念。對寫法不同意義相同的概念進行合并，統(tǒng)計每個概念每年出

3、現(xiàn)的頻次和10年的累積頻次，將概念頻次和文獻量導入Access數(shù)據庫。在某個領域的文獻集合中，含有突發(fā)詞的文獻占該領域的文獻比例顯著增加時，則這些突發(fā)詞越來越成為該領域的研究焦點，而突發(fā)權重指數(shù)就是為了對突發(fā)詞的突發(fā)程度進行排序。用Java語言編寫程序訪問Access數(shù)據庫計算這些相關概念的突發(fā)權重指數(shù)，將這些概念按突發(fā)權重指數(shù)高低和頻次高低進行排序，對排序結果進行分析和對比，探測全身炎癥反應綜合征藥物治療領域的研究熱點和重點。

4、　　 結果：
　　 從PubMed數(shù)據庫中共檢索到相關文獻4623篇，用SemRep和SemRep語義結果處理系統(tǒng)對這些文獻進行處理，SemRep從文獻的題目和摘要中共提取出882個熱點概念，將寫法不同意義相同的概念進行合并共得到有效概念776個，統(tǒng)計這些有效概念每年出現(xiàn)的頻次和10年的累積頻次，并計算其突發(fā)權重指數(shù)，分別按突發(fā)權重指數(shù)高低和頻次高低進行排序，對排序結果進行分析和對比。突發(fā)權重指數(shù)越大，表示該種藥物是全身炎癥反

5、應綜合征藥物治療領域研究熱點的可能性越大；頻次越高，表示該種藥物是全身炎癥反應綜合征藥物治療領域研究重點的可能性越大。
　　 結論：
　　 突發(fā)監(jiān)測的方法適用于某研究領域前沿趨勢的探測，它是根據詞在時間順序上的變化來反應研究熱點，高頻詞分析是用詞的頻次來顯示研究重點，這兩種方法在一定程度上起到互相補充的作用，在新興研究熱點的發(fā)現(xiàn)上突發(fā)監(jiān)測優(yōu)于傳統(tǒng)的高頻詞分析方法。利用突發(fā)監(jiān)測的方法探測全身炎癥反應綜合征治療藥物的研究趨勢