使用追随者领先的集群算法 (FLCA) 分析发性心肌炎研究趋势和特征:一项文献计量研究
Pei-Chun Yen1, Willy Chou2,3, Tsair-Wei Chien4
1Department of Hepatobiliary Gastroenterology, Chiali Chi-Mei Hospital, Tainan, Taiwan.
Medicine
|June 30, 2023
概括
本研究引入了一种新的FLCA算法来分析发性心肌炎 (FM) 研究,揭示了全球关键贡献者和主题趋势. 这些发现为未来的FM研究开发提供了宝贵的见解.
科学领域:
- 心脏病学和临床医学
- 公共卫生和护理
背景情况:
- 发性心肌炎 (FM) 是一种严重,危及生命的心脏病,死亡率高.
- 关于FM特征的研究有限,特别是使用集群分析.
- 本研究通过探索FM主题和趋势来解决这一差距.
研究的目的:
- 引入和利用一个新的聚类算法来分析FM研究.
- 为了生成FM主题的双地图和时间表视图.
- 加强对FM特征的理解和研究开发.
主要方法:
- 分析了来自Web of Science数据库 (1989-2022) 的图书统计数据.
- 该研究使用了描述性分析,包括影响力实体的CJAL分数和作者合作的FLCA分数.
- 使用FLCA算法生成了双地图和时间线视图等可视化图像.
主要成果:
- 美国,华中科技大学 (中国) 和恩里科·阿米拉蒂 (意大利) 被确定为主要实体.
- 双重地图显示了临床医学/外科和一般健康/公共/护理研究领域之间的引用联系.
- 在谷歌地图上的时间表视图展示了来自前100个引用的FM文章的主题.
结论:
- 一个新的FLCA算法成功地应用于FM的文献计数据.
- 该分析提供了有关FM研究的主题趋势和特征的宝贵见解.
- 这项研究可以指导未来的努力,并促进FM研究的进步.
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