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大数据与公共卫生研究信息分析报告

已有 2234 次阅读 2014-12-3 10:12 |个人分类:科学计量|系统分类:科研笔记

 

       大数据应用于公共卫生领域,应该与流行病学、询证医学、转化研究紧密结合起来。

检索分析平台 http://www.pubmedplus.cn/Pubmed/LoadStatistic

检索策略  Big data AND public health

信息分析结果

检索到相关研究论文2420篇,分析如下。

字段:国家
记录数
占%
 01.usa     540 22.314%
 02.united kingdom     150 6.198%
 03.china     147 6.074%
 04.germany     121 5.000%
 05.australia     59 2.438%
 06.netherlands     56 2.314%
 07.france     50 2.066%
 08.switzerland     46 1.901%
 09.poland     41 1.694%
 10.spain     39 1.612%
 11.belgium     30 1.240%
 12.norway     23 0.950%
 13.austria     22 0.909%
 14.india     21 0.868%
 15.denmark     16 0.661%
 16.new zealand     13 0.537%
 17.mexico     13 0.537%
 18.argentina     10 0.413%
 19.malaysia     7 0.289%

 

 

 

字段:中国省份
记录数
占%
 01.北京市     52 2.149%
 02.上海市     15 0.620%
 03.台湾     12 0.496%
 04.香港     12 0.496%
 05.四川省     6 0.248%
 06.广东省     4 0.165%
 07.福建省     3 0.124%
 08.安徽省     3 0.124%
 09.河南省     3 0.124%
 10.湖南省     3 0.124%
 11.江苏省     3 0.124%
 12.湖北省     3 0.124%
 13.山东省     2 0.083%
 14.天津市     2 0.083%
 15.宁夏     2 0.083%
 16.浙江省     2 0.083%
 17.吉林省     1 0.041%
 18.山西省     1 0.041%
 19.辽宁省     1 0.041%

 

字段:副主题词搭配
记录数
占%
 01.Data Collection*     1010 41.736%
 02.Delivery of Health Care*     360 14.876%
 06.Poland/epidemiology     53 2.190%
 08.China/epidemiology     35 1.446%
 09.Politics*     21 0.868%
 11.Public Opinion*     10 0.413%
 13.Public Sector/economics     3 0.124%

 

 

 

字段:期刊
记录数
占%
 01.modern healthcare     43 1.777%
 02.bmc public health     12 0.496%
 15.health economics     3 0.124%

 

 

 

 

字段:年份
记录数
占%
 01.2014     151 6.240%
 02.2013     281 11.612%
 03.2012     241 9.959%
 04.2011     192 7.934%
 05.2010     169 6.983%
 06.2009     170 7.025%
 07.2008     151 6.240%
 08.2007     140 5.785%
 09.2006     130 5.372%
 10.2005     124 5.124%
 11.2004     98 4.050%
 12.2003     71 2.934%
 13.2002     72 2.975%
 14.2001     73 3.017%
 15.2000     62 2.562%
 16.1998     52 2.149%
 17.1997     47 1.942%
 18.1996     39 1.612%
 19.1995     45 1.860%
 20.1994     31 1.281%

 

 

 

参考文献

 

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所有问题的关键是要将大数据应用到公共卫生领域中去。如果我们同时拥有较强的流行病学研究基础、强健的知识整合方法、循证医学的研究原则以及扩展性转化研究计划的话,我们就能够使大数据研究步上正轨。

原文检索:

Muin J. Khoury and John P. A. Ioannidis. Big data meets public health. Science, 28 November 2014; DOI:10.1126/science.aaa2709

http://www.bio360.net/news/show/12430.html

 

Science:大数据催生大生物学

“大数据”是如今最炙手可热的概念之一,但也容易被人曲解。

名字本身意味着海量的数据,然而这只是一个开始。总体来说,大数据包含有三个“v”:数据的容量(volume of data)、数据处理的速率(velocity of processing the data)和数据源的多变性(variability of data sources)。这些都是要求使用大数据工具进行分析的信息的关键特性。

尽管生物学家为了收集足够的数据,已经努力了数十年,但位于弗吉尼亚州阿什本的乔治华盛顿大学计算生物学研究所主任Keith Crandall表示,“生物学的新瓶颈在于大数据问题。”他举例指出,2002年4月公布的第一个人类基因组序列,集中了来自20个研究所的专家、基础设施和人员,历经13年的辛劳,花费了大约30亿美元,获得了大约30亿个核苷酸的顺序。Crandall说,如今“测出一个人的基因组仅需1000美元,一周就可以产生超过320个基因组。”

随着生命科学家开始探索更多的方式来处理大数据的容量、速率和多变性,他们开始研发分析信息的新方法。

http://www.bio360.net/news/show/12448.html

 



http://wap.sciencenet.cn/blog-280034-848101.html

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