Medical Informatics Research across 20 Years in China: A Structural Topic Modeling-based Analysis of Master’s Theses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The establishment of the Discipline Development Consortium for Medical Informatics has ushered in a new phase of medical informatics (MI) research in China. Consequently, Chinese government, healthcare providers, and scholars, have increased their attention on the topic with the aim of improving patient care and healthcare delivery. The purpose of this study was to examine the research progress of medical informatics in China over the past 20 years using Master’s theses. Descriptive analysis was completed to identify the temporal distribution, spatial distribution, institutional distribution, specialty distribution, and advisor distribution, of the theses. A structural topic modeling-based analysis was performed to determine topic prevalence, topic correlation, associations between prolific institutions and topics, and topic trend. Our results reveal that the majority of institutions publishing theses on MI include universities with medical departments, medical universities, engineering universities, and research institutes. Most theses advisors focus on the field of medical informatics, while the sub-fields studied include software engineering, computer science, and biomedical engineering. The themes of theses can be divided into seven categories, including: electronic medical records and hospital informatics, Internet + medicine, and health information management and analysis, while new technologies, such as mHealth, Internet+, cloud computing, and big data, are growing in interest. Medical informatics in China should be established as an independent discipline to enhance research focus and to promote cross-institutional, cross-disciplinary, and cross-national collaboration between authors and institutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».