文献计量分析（Bibliometric Analysis）可以在选题、撰写文献综述或基金项目研究背景时，从海量的文献中，快速定位到领域内的关键文献、发文最多的作者或机构、当前的研究热点等信息，能让我们更高效、全面地了解学科脉络以及发展趋势，为完成高质量选题及撰写文章提供参考资料。同时，文献计量分析本身也可以单独发表成SCI论文。很多朋友想了解自己领域的研究趋势，由此委托我们做分析。1，文献计量分析，重点回答以下问题：
* 该领域研究最前沿的国家有哪些、地理分布，国际合作关系的分布；
* 最早关注该领域的国家有哪些，中国从何时开始关注该领域；
* 致力于该领域的机构有哪些，排名前10的机构位于哪里，它们的优势是怎么体现的；
* 资金赞助数量与研究成果数量之间有什么关联；
* 有哪些学术期刊出版该领域的文章，从哪些角度来描述这些期刊；
* 致力于该领域的作者有哪些,地理分布、合作关系的分布，从哪些角度来描述这些作者；
* 已发表论文的分布情况，从哪些角度来描述这些文献；
* 该领域研究关键词分布，如何解读这些关键词。
检索词的拟定非常关键，这一步决定了接下来的分析是解决问题、完成目标叙事，还是garbage-in-garbage-out。
2）该研究领域研究的全球文献发总量的趋势和总引用次数3） 某一时间段发文总量排名前10位的国家/地区的发文数量趋势；4）发文总量排名前10位的国家/地区，选取展示的指标为H指数、被引用次数、Total link Strength。5）发文总量排名前10位的机构，选取展示的指标为被引用次数、Total link Strength；出资赞助项目最多的资助机构。6）citespace展示的机构合作网络关系；附加图2 VOSviewer展示的机构合作网络关系7）发文总量排名前10位的期刊，选取展示的指标为IF、JCR分区、H指数、被引用次数。8）期刊共被引分析：期刊共被引分析的网络可视化图；9）该研究中发文总量排名前10位的作者、和排名前10位的共同被引作者，另选取展示的指标为被引用次数、Total link Strength。10）作者合作关系（co-author）网络；作者共引（co-citation）分析中，中介中心性值大于 0.1 的作者、作者共引关系网络图。
11）被引用次数排名前10的文献，另选取展示的指标为被引用次数、Total link Strength。12）随时间变化的共被引网络；CiteSpace制作的文献共被引聚类；引用量排名前25的研究论文。13）出现频率前20的作者关键词；作者关键词共现分析的网络关系图；引文爆发分析排名前25的关键词。参考文献来源：
Shen Z, Hu J, Wu H, Chen Z, Wu W, Lin J, Xu Z, Kong J, Lin T. Global research trends and foci of artificial intelligence-based tumor pathology: a scientometric study. J Transl Med. 2022 Sep 6;20(1):409. doi: 10.1186/s12967-022-03615-0. PMID: 36068536; PMCID: PMC9450455.
Healsan医学大数据™已经完成400多项医学大数据分析，并且协助完成60余项文献计量分析，为促进大家对文献计量的理解和高效利用，推出了文献计量分析的专辑。▽ 解读文章中的图，都是Healsan™医学大数据能做的分析项目。选题决定了论文发表的高度。疫情期间，猴痘、新冠的文献计量分析都曾发表到了顶刊。方法的科学严谨决定了文章的低度。方法不对的甚至都发不了。如果你自己不熟悉文献计量学，可以借助第三方做分析。
其次，我们也探索出一些方法可以促使文献计量分析以论著形式发表。
如果您需要大数据分析或文献计量分析培训，可以与科研助手联系预约。
本期编辑：Henry，微信号healsan。助理：ChatGPTHanson临床科研团队，在美国的七位生物医学科学家主持并担任独立理事。主要通过大数据分析，分享生物医学前沿、发展趋势及对临床科研的启发；通过文献计量分析及报告，把握最新技术进展；交流SCI论文撰写、课题设计规范。
