目的应用可实施性评价工具,系统评价中西医结合临床实践指南(下文简称“指南”)的质量,为提高我国中西医结合指南的可实施性提供参考依据。方法检索PubMed、Web of Science、Embase、中国生物医学文献数据库、中国知网和万方数据库,补...目的应用可实施性评价工具,系统评价中西医结合临床实践指南(下文简称“指南”)的质量,为提高我国中西医结合指南的可实施性提供参考依据。方法检索PubMed、Web of Science、Embase、中国生物医学文献数据库、中国知网和万方数据库,补充检索中华医学会、中医药管理局、梅斯医学、中华中医药学会、当当网、医脉通、中国中西医结合学会和世界中医药联合会官网,以获取中西医结合指南,检索时间范围为建库至2022年12月31日。由4名评价员采用指南可实施性评价工具对纳入指南进行评价。结果共纳入61部中西医结合指南。其中,可实施性非常强的指南9部(14.75%),一般40部(65.57%),较差12部(19.67%)。5个评价领域中,“可及性”和“可执行性”领域的质量较高,“沟通性”“易识别性”和“应用性”领域相对较低。相较于2006—2016年发布的指南,2017—2022年发布的指南在“易识别性”和“应用性”领域均有提高。结论现有中西医结合指南的可实施性一般,有待进一步提高;今后应注重医教研一体化,加大对指南的宣传力度,加强继续医学教育和培训,以更简洁的形式呈现指南推荐意见,促进临床医生对指南的应用,提升中西医结合指南的可实施性。展开更多
目的探究人工智能(artificial intelligence,AI)在医学领域应用的随机对照试验(randomized controlled trial,RCT)研究现状,以期为我国学者开展AI研究提供思路。方法检索PubMed数据库,获得AI相关RCT医学研究文献。基于Web of Science数...目的探究人工智能(artificial intelligence,AI)在医学领域应用的随机对照试验(randomized controlled trial,RCT)研究现状,以期为我国学者开展AI研究提供思路。方法检索PubMed数据库,获得AI相关RCT医学研究文献。基于Web of Science数据库获取文献发表时间、被引频次、作者及所在研究机构与国家等信息,并进行归纳总结;采用VOSviewer 1.6.17软件生成作者、研究机构、国家合作的网络图,并对关键词进行聚类分析;采用Cite Space 5.8.R3软件对文献被引情况和关键词进行突发性检测。结果共获得医学领域内AI相关RCT文献1174篇,篇均被引频次为36.09,发表时间分布于1989至2021年,其中2007年后发文量显著增加。1174篇研究共涉及61个国家、1794个机构、7288位作者,其中发文量居前5位的国家依次为美国(37.22%,437篇)、意大利(10.90%,128篇)、韩国(8.86%,104篇)、德国(8.35%,98篇)、中国(7.84%,92篇),发文量居前5位的研究机构分别为美国哈佛大学(2.98%,35篇)、韩国延世大学(2.73%,32篇)、美国西北大学(2.21%,26篇)、美国麻省理工学院(2.13%,25篇)、美国斯坦福大学(1.96%,23篇),发文量居前5位的作者分别为Krebs(22篇,美国麻省理工学院)、Calabro(11篇,意大利IRCCS神经中心)、Picelli(11篇,意大利维罗纳大学)、Smania(11篇,意大利维罗纳大学)、Lin(10篇,中国台湾大学)。高产作者、研究机构、国家之间的合作不充分、不密切。高频关键词聚集为3类:机器人技术在疾病治疗中的应用、机器学习在疾病诊断与管理中的应用和AI在康复训练中的应用。突发性检测结果发现,机器人辅助和机器学习是目前该领域内的研究热点。结论近年来AI相关RCT医学研究数量增加迅速,虽然发达国家在该领域的研究处于领先地位,但我国的研究者和研究机构亦表现出巨大潜力。目前开展AI相关RCT医学研究的作者、研究机构及国家之间的合作不密切,研究主题有待拓展。展开更多
文摘目的应用可实施性评价工具,系统评价中西医结合临床实践指南(下文简称“指南”)的质量,为提高我国中西医结合指南的可实施性提供参考依据。方法检索PubMed、Web of Science、Embase、中国生物医学文献数据库、中国知网和万方数据库,补充检索中华医学会、中医药管理局、梅斯医学、中华中医药学会、当当网、医脉通、中国中西医结合学会和世界中医药联合会官网,以获取中西医结合指南,检索时间范围为建库至2022年12月31日。由4名评价员采用指南可实施性评价工具对纳入指南进行评价。结果共纳入61部中西医结合指南。其中,可实施性非常强的指南9部(14.75%),一般40部(65.57%),较差12部(19.67%)。5个评价领域中,“可及性”和“可执行性”领域的质量较高,“沟通性”“易识别性”和“应用性”领域相对较低。相较于2006—2016年发布的指南,2017—2022年发布的指南在“易识别性”和“应用性”领域均有提高。结论现有中西医结合指南的可实施性一般,有待进一步提高;今后应注重医教研一体化,加大对指南的宣传力度,加强继续医学教育和培训,以更简洁的形式呈现指南推荐意见,促进临床医生对指南的应用,提升中西医结合指南的可实施性。
文摘目的探究人工智能(artificial intelligence,AI)在医学领域应用的随机对照试验(randomized controlled trial,RCT)研究现状,以期为我国学者开展AI研究提供思路。方法检索PubMed数据库,获得AI相关RCT医学研究文献。基于Web of Science数据库获取文献发表时间、被引频次、作者及所在研究机构与国家等信息,并进行归纳总结;采用VOSviewer 1.6.17软件生成作者、研究机构、国家合作的网络图,并对关键词进行聚类分析;采用Cite Space 5.8.R3软件对文献被引情况和关键词进行突发性检测。结果共获得医学领域内AI相关RCT文献1174篇,篇均被引频次为36.09,发表时间分布于1989至2021年,其中2007年后发文量显著增加。1174篇研究共涉及61个国家、1794个机构、7288位作者,其中发文量居前5位的国家依次为美国(37.22%,437篇)、意大利(10.90%,128篇)、韩国(8.86%,104篇)、德国(8.35%,98篇)、中国(7.84%,92篇),发文量居前5位的研究机构分别为美国哈佛大学(2.98%,35篇)、韩国延世大学(2.73%,32篇)、美国西北大学(2.21%,26篇)、美国麻省理工学院(2.13%,25篇)、美国斯坦福大学(1.96%,23篇),发文量居前5位的作者分别为Krebs(22篇,美国麻省理工学院)、Calabro(11篇,意大利IRCCS神经中心)、Picelli(11篇,意大利维罗纳大学)、Smania(11篇,意大利维罗纳大学)、Lin(10篇,中国台湾大学)。高产作者、研究机构、国家之间的合作不充分、不密切。高频关键词聚集为3类:机器人技术在疾病治疗中的应用、机器学习在疾病诊断与管理中的应用和AI在康复训练中的应用。突发性检测结果发现,机器人辅助和机器学习是目前该领域内的研究热点。结论近年来AI相关RCT医学研究数量增加迅速,虽然发达国家在该领域的研究处于领先地位,但我国的研究者和研究机构亦表现出巨大潜力。目前开展AI相关RCT医学研究的作者、研究机构及国家之间的合作不密切,研究主题有待拓展。
