摘要
[目的/意义]为了将大数据更好地用于循证决策,文章构建了循证决策视角下的患者健康主题分析模型。[方法/过程]首先使用LDA主题模型对高血压问答数据进行主题探测,并结合文献提炼出高血压八大主题;再次使用问卷调查法和层次分析法对主题探测结果进行评估;最后对得到的证据进行实践讨论。[结果/结论]文章对大数据和循证决策的结合做了尝试性探索,结果表明循证决策视角下的患者健康主题分析模型,具有一定的实用性和创新性。
[Purpose/significance]Combining big data with evidence-based decision-making,this paper constructed a patients’healthcare topic model based on the perspective of evidence-based decision-making theory.[Method/process]Firstly,the topic model Latent Dirichlet Allocation(LDA)was used to detect the hypertension Q&A data,and eight topics were extracted based on LDA and relevant literatures;Then questionnaire survey and analytic hierarchy process(AHP)were used to evaluate the results of topic model;finally,the evidence obtained is discussed in practice.[Result/conclusion]This paper explored the combination of big data and evidence-based decision making theory.The results showed that the patients’healthcare topic model in this paper is practical and innovative to a certain extent.
出处
《情报理论与实践》
CSSCI
北大核心
2022年第2期198-203,190,共7页
Information Studies:Theory & Application
基金
国家自然科学基金项目“突发事件网民负面情感的模型检测研究”(项目编号:71774084)
江苏省“青蓝工程”优秀教学团队项目(项目编号:2020(10))的成果。
关键词
循证决策
主题分析
主题探测
主题模型
层次分析法
在线医疗
健康信息
evidence-based decision making
topic analysis
topic detection
topic model
analytic hierarchy process
online medical
health information
作者简介
通信作者:叶艳,Email:yanye0113@126.com,女,1990年生,博士,讲师。研究方向:医疗数据挖掘;吴鹏,男,1976年生,博士,教授。研究方向:用户行为。
