DXA测量的骨密度(bone mineral density,BMD)结果和T-值为骨质疏松症领域的临床医生所熟知,且常作为诊断骨质疏松症和治疗决策制定的依据。日常临床和药物研究中,常可见到不同DXA和参考数据造成的测量结果差异、腰椎和股骨近端T-值不一...
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DXA测量的骨密度(bone mineral density,BMD)结果和T-值为骨质疏松症领域的临床医生所熟知,且常作为诊断骨质疏松症和治疗决策制定的依据。日常临床和药物研究中,常可见到不同DXA和参考数据造成的测量结果差异、腰椎和股骨近端T-值不一致等现象,这些差异和不一致的测量结果常会使医生在骨质疏松症诊断和干预措施选择等方面产生困惑。为提高对上述等问题的认识和对BMD测量结果和T-值的进一步解析,本文进行了相关历史文献回顾和介绍。
目的运用文献计量学方法分析近20年来人工智能(artificial intelligence,AI)在全科医学中的应用现状、研究热点及变化趋势,以期为后续开展相关研究提供借鉴。方法系统检索Web of Science核心合集数据库(Web of Science Core Collection,...
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目的运用文献计量学方法分析近20年来人工智能(artificial intelligence,AI)在全科医学中的应用现状、研究热点及变化趋势,以期为后续开展相关研究提供借鉴。方法系统检索Web of Science核心合集数据库(Web of Science Core Collection,WoSCC),纳入发表时间为2004年1月1日—2024年12月31日期间AI在全科医学领域应用的相关英文文献。采用VOSviewer 1.6.19软件对国家/地区(发文量≥5篇)、作者(发文量≥3篇)进行共现分析,并采用Scimago Graphica 1.0.46软件绘制国家/地区之间的合作网络图;采用CiteSpace 6.2.R2软件对机构(发文量≥5篇)进行共现分析,并对关键词进行共现和聚类分析。结果共获得394篇相关文献(原创性研究307篇,综述87篇)。发文量整体呈逐渐增长趋势,尤其2018年以来显著增加。美国和英国分别是该领域发文量(81篇,20.56%)、总被引频次(2077次)最多的国家,英国伦敦大学是发文量(20篇,5.08%)最多的机构,韦仕敦大学的Kueper是成果产出(6篇,1.52%)最多的作者。J Med Int Res是收录该领域文献(12篇,3.05%)最多、总被引频次(317次)最高的期刊。高频关键词主要包括“diagnosis”(诊断,31次)、“management”(管理,29次)、“risk”(风险,28次)、“electronic health records”(电子健康档案,24次)和“care”(照护,23次)等,可分为7个聚类,归纳为4个热点话题。其中AI在全科医学健康管理、辅助诊断及医师培养方面的作用是该领域当前研究的核心,技术可接受度是面临的关键挑战。结论全科医学领域在逐步引入AI技术,并从满足基础功能需求向提升个性化、智能化诊疗服务体验方向发展。未来可围绕提升全科医生和患者技术接受度方面加强国家/地区、机构间的合作与交流。
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