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基于关键词共现的国内国际疾病分类领域研究热点分析 【摘要】目的探讨国内国际疾病分类领域的研究主题和热点。方法利用因子分析法、聚类分析法、多维尺度分析法和社会网络分析法对该领域的高频关键词共现矩阵进行分析。结果及结论依据因子分析法提取的10个公因子将该领域的研究主题聚为10个类,同时利用多维尺度分析绘制主题图谱;社会网络分析结果表明利用病案信息研究医疗付费方式是该领域的核心主题,这一主题也将是该领域的未来研究趋势。 【关键词】共词分析法;社会网络分析法;国际疾病分类;主题分类;核心主题 1研究背景及问题 疾病分类是病案信息管理的重要工具,目前世界上最为普及的分类方案当数国际疾病分类(InternationalClassificationofDiseases,简称ICD)[1]。我国使用ICD已有20多年,众多学者对其进行了探讨与交流,随之涌现出大量文献,对这些文献进行统计分析可以了解该领域的学术热点及其发展趋势。 国内利用文献计量分析法对ICD相关文献进行分析的论文数量甚少。2007年张浩等人[2]对2004-2006年内的文献通过频数进行定量分析。2008年崔雷教授[3]利用聚类分析探讨了2007年之前的研究热点。这些研究采集的数据均在2007年之前,且研究方法单一。故笔者欲采用共词分析法和社会网络分析法,多角度探讨该领域的研究主题。 共词分析法,主要通过统计关键词两两之间在同一篇文献中出现的频率,形成共词网络,进而揭示学科的发展动态[4]。社会网络分析法是将关键词作为节点,共现关系构成节点间的连线,以构建社会网络关系图谱,进而发掘出关键词之间的关系[5]。 关键词是作者学术思想及学术观点的凝结[6],两个关键词在同一篇文献中同时出现称为关键词共现。故笔者选取国内国际疾病分类领域相关文献,通过分析关键词共现矩阵来揭示该领域的研究热点。 2数据来源及处理 2.1数据来源 为了尽可能保证查全率,以“疾病编码、疾病分类、ICD-10编码、ICD-10、ICD-10编码质量、ICD分类、双重编码、ICD植入术、ICD-9、ICD-9-CM-3、疾病分类编码、主要编码、疾病分类统计、手术操作分类、疾病分类标准、单病种、编码质量、编码员、编码工作、单病种付费、主导词、手术编码、手术名称、编码原则、诊断名称、ICD编码、手术操作、DRGs、疾病/分类、ICD-10主要诊断、ICD疾病编码、主要诊断编码、国际疾病分类、疾病分类报表”等34个词语为关键词在CNKI中进行检索(检索截止日期2012年12月4日),去掉重复文献、不相关文献(包括与该主题无关的文献、会议记录、会议通知等)和关键词缺失文献,剩余1345篇文献的关键词作为本文的研究对象。 2.2数据预处理 关键词是作者自行选择的自然语言,因此会存在一些不规范现象[7],为了让研究结果更加准确,笔者采用归并、拆分、吸收和丢弃四种方法对关键词进行人工处理,共得到2758个关键词,结合公式①[8],选取频次大于13的62个高频关键词,如表1所示: QUOTE① 注:公式①中I1代表频次为1的关键词的数量 表1高频关键词表 关键词频次关键词频次关键词频次关键词频次国际疾病分类377主导词选择56精神障碍26剖宫产术15疾病分类366编码员素质55统计报表26临床表现15ICD-10334分类编码53循环系统疾病23编码质量15疾病编码200世界卫生组织46编码错误23主要症状14病案首页156ICD45疑难编码21脑血管病14ICD-9-CM-3139疾病构成分析45传染病21急性心肌梗塞14住院患者121病案管理人员42疾病构成比20根本死因14统计分析104医院管理37出院诊断20分类方法14ICD-9102诊断名称36推广使用19疾病名称13主要诊断选择100手术名称36形态学编码18编码步骤13病案管理99消化系统疾病35病死率18统计数据13疾病诊断84编码规则34诊断标准17解剖部位13临床医护人员80准确性31外部原因17肺源性心脏病13死因分析62呼吸系统疾病29临床诊断17并发症13恶性肿瘤59疾病分类统计28DRGs16损伤和中毒59病案室27医疗保险162.3构建共现矩阵 通过统计高频关键词两两共现情况,得到一个62×62的对称矩阵,非主对角线上的值Cij为关键词的共现频次,主对角线上的值取最大值+1。 以频次构建的原始矩阵反映的是一种绝对的表象,要想真正揭示关键词之间的共现关系,还需要引入关键词共现相对强度指标,故笔者采用Dice指数对关键词进行包容化处理,将原始矩阵转化为相似矩阵。Dice指数[9-10]可以直观地反映出两个词之间的相似程度,计算公式②为: QUOTE② 注:公式②中Cij表示关键词i和j的共现频次,Ci和Cj分别表示关键词i和j的频次