亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        物聯(lián)網(wǎng)在慢性疾病中應(yīng)用現(xiàn)狀的可視化分析

        2021-02-07 02:40:30李彥儒曾詠梅胡細(xì)玲
        循證護(hù)理 2021年2期
        關(guān)鍵詞:檢索聚類聯(lián)網(wǎng)

        李彥儒,曾詠梅,程 麗,胡細(xì)玲*

        1.中山大學(xué)護(hù)理學(xué)院,廣東510080;2.中山大學(xué)附屬第三醫(yī)院

        慢性非傳染性疾病是以心血管疾病、糖尿病、癌癥和慢性阻塞性肺疾病等為主的疾病[1]。據(jù)統(tǒng)計,慢性疾病死亡例數(shù)已超過世界總死亡人數(shù)的60%,預(yù)計2030年將上升至75%[2],慢性疾病已經(jīng)成為威脅人類健康的公共衛(wèi)生問題。慢性疾病防治是一項綜合、煩瑣的工程,目前的慢性疾病管理模式對病人的依從性和質(zhì)量指標(biāo)的控制結(jié)果都不盡如人意[3]。我國的慢性疾病防治過程中存在著許多突出問題,如醫(yī)療結(jié)構(gòu)和醫(yī)療資源分配的不合理、防治人員數(shù)量不足、慢性疾病管理信息不對稱、系統(tǒng)管理共享性差等[1]。慢性疾病管理需要打破時間、空間的限制,需要采用更可靠的人體數(shù)據(jù)采集方式,更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析模式[4]。物聯(lián)網(wǎng)(Internet of things,IOT),也稱為Web of things,被稱為繼計算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)之后,世界信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展的第3次浪潮,其技術(shù)將所有具備獨(dú)立尋址能力的,包括將物理對象在內(nèi)的所有物體相互連接,以實(shí)現(xiàn)自行感知、可靠通訊、智能分析,從而建立起人與物、物與物相聯(lián)系的智能化信息處理、交互式服務(wù)系統(tǒng)[5],物聯(lián)網(wǎng)促進(jìn)了“人人享有基本醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)”,其在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用已成為眾多高校和研究機(jī)構(gòu)的研究熱點(diǎn)。本研究探討物聯(lián)網(wǎng)在慢性疾病領(lǐng)域中的應(yīng)用情況,對該方面的學(xué)術(shù)論文進(jìn)行統(tǒng)計分析,以揭示物聯(lián)網(wǎng)在慢性疾病領(lǐng)域的發(fā)展趨勢和研究熱點(diǎn)。

        1 數(shù)據(jù)來源

        本研究選取的全球文獻(xiàn)數(shù)據(jù)源為Web of Science的SCI-E、SSCI數(shù)據(jù)庫,檢索時間為建庫至2020年,通過主題詞字段進(jìn)行檢索。主題詞字段采用的檢索詞包括主題詞與款目詞。①物聯(lián)網(wǎng)主題詞:Internet of things;②物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)主題詞及款目詞:radio frequency identification device,RFID,radio frequency identification,ambient intelligence,ambient,intelligences、intelligence,ambient,intelligences,ambient assisted living,ambient assisted livings,assisted living,ambient,assisted livings,ambient,ambient assisted,livings,ambient assisted,ambient-assisted living,ambient-assisted livings,living,ambient-assisted,geographic information systems,geographic information system,information system,geographic,information systems,geographical information systems,geographical information system,information system,geographical,information systems,geographical,system,geographical information,information,global positioning systems,positioning system,positioning systems,global,system,global positioning,systems,global positioning system,用“OR”進(jìn)行連接檢索;③慢性疾病相關(guān)主題詞及款目詞:chronic disease,chronic diseases,disease,chronic,diseases,chronic illness,chronic illnesses,illness,illnesses,chronically ill,“OR”進(jìn)行連接檢索。將①與②的檢索結(jié)果用“OR”連接檢索,檢索結(jié)果與③用“AND”連接進(jìn)行檢索。將檢索得到的文獻(xiàn)進(jìn)行除重后最終共得到有效文獻(xiàn)共322篇。

        2 研究方法

        本研究使用CiteSpace 5.6.R1軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析。知識脈絡(luò)的分析與展示:將Web of Science中的數(shù)據(jù)以其他文獻(xiàn)格式導(dǎo)出,記錄內(nèi)容為“全記錄與引用的參考文獻(xiàn)”,導(dǎo)入CiteSpace軟件后,時間切片設(shè)置為1,節(jié)點(diǎn)類型選擇作者、機(jī)構(gòu)及關(guān)鍵詞,每個時間切片出現(xiàn)最高的50個關(guān)鍵詞為分析對象(閾值選擇Topn=50)。由于第1篇文獻(xiàn)發(fā)表時間為1999年,故軟件的時間跨度參數(shù)選擇為“1999年—2020年”。研究力量分析:通過對作者和研究機(jī)構(gòu)的分析,繪制高頻作者的可視化圖譜,獲取節(jié)點(diǎn)為作者共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖,了解該領(lǐng)域的核心研究力量及相互合作情況,為評價科研人員和研究機(jī)構(gòu)的學(xué)術(shù)影響力提供新的視角。節(jié)點(diǎn)和連線的顏色深淺程度表示發(fā)文時間的遠(yuǎn)近,顏色越深表示發(fā)文時間越近;節(jié)點(diǎn)的直徑表示作者或機(jī)構(gòu)的發(fā)文數(shù)量,直徑越大表示發(fā)文數(shù)量越多;節(jié)點(diǎn)間連線的粗細(xì)程度表示兩者間合作關(guān)系的強(qiáng)弱,連線越粗表示兩者之間合作關(guān)系越強(qiáng)。研究熱點(diǎn)分析:通過對高頻關(guān)鍵詞的共現(xiàn)分析和聚類分析,生成高頻關(guān)鍵詞的網(wǎng)絡(luò)圖譜和聚類圖譜,可視化展示國際研究熱點(diǎn)[6]。

        3 結(jié)果

        3.1 時間分布

        Web of Science中以物聯(lián)網(wǎng)在慢性疾病領(lǐng)域應(yīng)用研究為主題的外文文獻(xiàn)共322篇,第1篇文獻(xiàn)發(fā)表時間為1999年,之后呈逐年上升趨勢,其中2019年最多,為47篇。將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Excel中獲得物聯(lián)網(wǎng)在慢性疾病領(lǐng)域的應(yīng)用在Web of Science數(shù)據(jù)庫中歷年發(fā)文量時間分布折線圖,詳見圖1。

        圖1 物聯(lián)網(wǎng)在慢性疾病中應(yīng)用研究相關(guān)文獻(xiàn)時間分布

        3.2 國家分布

        通過對Web of Science收錄的前10個國家物聯(lián)網(wǎng)在慢性疾病領(lǐng)域中的分析可以看出,排名前5位的國家分別為:美國[110篇(34.16%)]、英國[23篇(7.14%)]、澳大利亞[20篇(6.21%)]、加拿大[19篇(5.90%)]和西班牙[17篇(5.28%)]。我國在該領(lǐng)域共發(fā)表了15篇SCI論文,居第7位,占比4.66%,與西方發(fā)達(dá)國家相比仍有一定差距,詳見表1。

        表1 2011年—2019年物聯(lián)網(wǎng)在慢性疾病中應(yīng)用相關(guān)研究文獻(xiàn)發(fā)文量前10位的國家(n=322)

        3.3 研究機(jī)構(gòu)分析

        本研究共提取到47個研究機(jī)構(gòu),利用CiteSpace軟件繪制研究機(jī)構(gòu)的可視化圖譜,獲取節(jié)點(diǎn)為研究機(jī)構(gòu)的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)視圖,運(yùn)行軟件后獲得包含47個節(jié)點(diǎn)和80條連線的發(fā)文機(jī)構(gòu)混合共線網(wǎng)絡(luò)圖,從研究力量的分布來看,研究機(jī)構(gòu)主要為高校,呈現(xiàn)出以布朗大學(xué)(Brown Univ)、奧胡斯大學(xué)(Aarhus Univ)、澳大利亞弗林德斯大學(xué)(Fllnders Univ Austrilia)和西澳大利亞大學(xué)(Univ Western Australia)等高校為中心的合作網(wǎng)絡(luò),詳見圖2。

        圖2 1999年—2020年物聯(lián)網(wǎng)在慢性疾病中應(yīng)用相關(guān)文獻(xiàn)研究機(jī)構(gòu)分布圖

        3.4 研究熱點(diǎn)分析

        利用CiteSpace軟件繪制高頻關(guān)鍵詞的可視化圖譜,選擇關(guān)鍵詞為分析對象的節(jié)點(diǎn)類型,時間段設(shè)置為1999年—2020年,以1年為時間切片,選擇每個時間段頻率出現(xiàn)最高的50個關(guān)鍵詞為分析對象(Topn=50),獲取節(jié)點(diǎn)為關(guān)鍵詞的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò),得到物聯(lián)網(wǎng)在慢性疾病領(lǐng)域中應(yīng)用情況的關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜。運(yùn)行軟件后獲得包含145個節(jié)點(diǎn)和457條連線(density=0.043 8),詳見圖3。本研究共提取到145個關(guān)鍵詞,出現(xiàn)頻次前3位分別為“健康(health)”“流行(prevalence)”及“死亡率(mortality)”,中介中心性前3位分別為“疾病(disease)”“健康”及“流行”。其中“健康”“流行”“互聯(lián)網(wǎng)(Internet)”及“系統(tǒng)(system)”在出現(xiàn)頻次與中心性排名中均為前10位,同時具備高頻與高中介中心性,是研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)。出現(xiàn)頻次前10位關(guān)鍵詞見表2,中心度前10位關(guān)鍵詞見表3。對提取對象中出現(xiàn)的高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類分析,通過相似度算法(LLR),生成聚類視圖,得到4個主要聚類。其中模塊化度量值為0.535 5,表示聚類結(jié)構(gòu)顯著,聚類內(nèi)部相似度指標(biāo)為0.630 1,顯示聚類合理[7],詳見圖4。主要聚類包括:①急診監(jiān)護(hù)(emergency department surveillance)包括住院(hospitalization)、復(fù)蘇(resuscitation)、病歷系統(tǒng)(medical record systems)、心肺死亡率(cardiopulmonary mortality)、護(hù)理(care)、護(hù)理服務(wù)(care delivery)、電子健康(e-health)、緊急醫(yī)療服務(wù)(emergency medical service)等。②霧計算(fog computing)包括物聯(lián)網(wǎng)(Internet of things)、數(shù)據(jù)挖掘(data mining)、多媒體應(yīng)用(multimedia applications)、云計算(cloud computing)、智能醫(yī)療(smart health care)、移動醫(yī)療(mobile health care)等。③建筑環(huán)境(built environment)包括生活方式行為(lifestyle behaviour)、健康規(guī)劃(health planning)、汽車尾氣(automobile exhaust)、顆粒物(particulate)、物理環(huán)境(physical environment)、地理信息系統(tǒng)(geographical information systems)、呼吸健康(respiratory health)等。④慢性疾病(chronic disease)包括關(guān)鍵詞帕金森(parkinson disease)、糖尿病(diabetes)、高血壓(hypertension)、慢性腎病(chronic kidney disease)、泌尿系感染(urinary tract infection)、哮喘(asthma)、可穿戴設(shè)備(wearable device)、傳感器網(wǎng)絡(luò)(sensor networks)、長期護(hù)理(long-term care)、整合性照護(hù)(integrated care)、以病人為中心的護(hù)理(patient-centered care)等。

        圖3 1999年—2019年物聯(lián)網(wǎng)在慢性疾病中應(yīng)用研究的關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖

        表2 1999年—2019年物聯(lián)網(wǎng)在慢性疾病中應(yīng)用研究文獻(xiàn)出現(xiàn)頻次前10位關(guān)鍵詞

        表3 1999年—2019年物聯(lián)網(wǎng)在慢性疾病中應(yīng)用研究文獻(xiàn)中心度前10位關(guān)鍵詞

        圖4 1999年—2020年物聯(lián)網(wǎng)在慢性疾病中應(yīng)用研究的關(guān)鍵詞聚類圖

        4 討論

        本研究使用CiteSpace 5.6.R1軟件,以文獻(xiàn)計量學(xué)的方法,對Web of Science數(shù)據(jù)庫中以物聯(lián)網(wǎng)在慢性疾病領(lǐng)域中的應(yīng)用為主題的322篇文獻(xiàn)進(jìn)行了發(fā)文量、研究機(jī)構(gòu)的提取及共現(xiàn)、關(guān)鍵詞的提取與聚類等可視化分析。分析結(jié)果顯示,以物聯(lián)網(wǎng)在慢性疾病領(lǐng)域應(yīng)用為主題的文獻(xiàn)發(fā)文量逐年上升。2009年奧巴馬將“智慧地球”確定為國家戰(zhàn)略[8],同年8月,溫家寶總理將物聯(lián)網(wǎng)上升為國家層次戰(zhàn)略[5],物聯(lián)網(wǎng)在慢性疾病領(lǐng)域的發(fā)文量于2009年有了較大漲幅,到2019年發(fā)文量達(dá)歷史最高。地域分布差異明顯,以美國、英國、澳大利亞等發(fā)達(dá)國家發(fā)文數(shù)量較多,我國與西方發(fā)達(dá)國家相比仍有一定差距。研究力量方面,研究機(jī)構(gòu)主要為大學(xué),呈現(xiàn)出以布朗大學(xué)、奧胡斯大學(xué)、澳大利亞弗林德斯大學(xué)和西澳大利亞大學(xué)等高校為中心的合作網(wǎng)絡(luò)。

        4.1 物聯(lián)網(wǎng)在急診監(jiān)護(hù)中的應(yīng)用

        許多慢性疾病病人由于日常自我管理不善、治療中斷或應(yīng)激,會導(dǎo)致慢性疾病急性發(fā)作,例如高血壓急癥、腦卒中、嚴(yán)重血糖異常等,需緊急處理,體感網(wǎng)絡(luò)、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)、云計算、健康探測器等物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),利用監(jiān)護(hù)終端收集人體生理參數(shù),實(shí)時監(jiān)測病人的生命體征與健康狀況,可將病人院內(nèi)信息擴(kuò)展到入院前,再發(fā)送至云硬盤中進(jìn)行檢測與預(yù)測,可實(shí)現(xiàn)提前預(yù)警,及時施救,應(yīng)用在急診護(hù)理信息系統(tǒng)中,可對病人進(jìn)行快速評估、分級。我國一項基于物聯(lián)網(wǎng)協(xié)同胸痛急救網(wǎng)建設(shè)研究顯示,在心血管急救中充分利用物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng),可縮短救治時間、提高搶救成功率、縮短平均住院日[9]。

        4.2 物聯(lián)網(wǎng)先進(jìn)技術(shù)在醫(yī)療服務(wù)中的應(yīng)用

        若使公民能夠享有衛(wèi)生保健,必須創(chuàng)建恰當(dāng)?shù)慕】当O(jiān)測系統(tǒng),而物聯(lián)網(wǎng)是重要的解決方法,可以實(shí)現(xiàn)低成本、高水平的全科醫(yī)生對公共衛(wèi)生服務(wù)的支持以及對公共衛(wèi)生和初級衛(wèi)生保健的管理與有效監(jiān)督[10]。可穿戴設(shè)備、傳感器網(wǎng)絡(luò)、移動健康數(shù)據(jù)登記等物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的出現(xiàn),可實(shí)時采集病人生理數(shù)據(jù),監(jiān)測被監(jiān)護(hù)人的健康狀況,幫助護(hù)理人員遠(yuǎn)程獲取病人的具體信息,有效檢測病情發(fā)展,優(yōu)化時間,提供以病人為中心的長期護(hù)理與整合照護(hù)[11],還可以幫助病人制定針對性的生活方式計劃,改善其自我管理行為水平[12]。

        4.3 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在建筑環(huán)境檢測中的應(yīng)用

        隨著我國的城鎮(zhèn)化高速發(fā)展,大量工業(yè)廢物被排放,自然環(huán)境被污染,人們的健康受到威脅,如可吸入顆粒物對呼吸系統(tǒng)造成損害,工業(yè)排放污染土壤與地下水增加了腎臟疾病、癌癥等慢性疾病發(fā)生的風(fēng)險[13]。通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可對室內(nèi)環(huán)境進(jìn)行監(jiān)測、分析,有效識別包括溫度、濕度、可吸入顆粒物、甲醛等污染因素,實(shí)時報告室內(nèi)環(huán)境情況,幫助居民進(jìn)行調(diào)整與管理,實(shí)現(xiàn)健康的智能化家居。

        4.4 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在慢性疾病護(hù)理中的應(yīng)用

        慢性疾病研究熱點(diǎn)包括帕金森、高血壓、糖尿病、慢性腎病等,慢性疾病病程較長,需要病人長期進(jìn)行自我管理,慢性疾病病人還會普遍出現(xiàn)共病問題,慢性疾病不僅影響著病人的身心健康,更增加了家庭、社會的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。我國慢性疾病醫(yī)療服務(wù)存在不同地區(qū)的發(fā)展不均衡、缺乏數(shù)據(jù)的有效對接、服務(wù)質(zhì)量須進(jìn)一步保障等問題[12],信息零散的和服務(wù)的不協(xié)調(diào),使得衛(wèi)生保健網(wǎng)絡(luò)中保健管理的連續(xù)性有限,阻礙了后續(xù)對于慢性疾病病人的保健指導(dǎo)和行動規(guī)劃和護(hù)理,因此需要改善慢性疾病服務(wù)措施[4]。物聯(lián)網(wǎng)傳感器將收集到的生理數(shù)據(jù)和電子病歷上傳至云端,利用云計算能力存儲、處理、分析,可智能化提供護(hù)理處方,發(fā)送到手機(jī)、電腦等終端,指導(dǎo)病人進(jìn)行自我管理。也可促進(jìn)病人與醫(yī)療專業(yè)人員之間的溝通和協(xié)調(diào),并可以及時方便地做出醫(yī)療決策[14],有助于資源的合理配置、為慢性疾病病人提供良好的醫(yī)療和護(hù)理服務(wù)。

        5 小結(jié)

        未來應(yīng)加大對物聯(lián)網(wǎng)在慢性疾病領(lǐng)域應(yīng)用的研究投入,借鑒國際研究熱點(diǎn),從醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)的研究出發(fā),提升技術(shù)的高效性和安全性,在數(shù)據(jù)規(guī)范化與科學(xué)化的基礎(chǔ)上,針對多系統(tǒng)、多種慢性疾病,搭建信息化健康管理平臺,構(gòu)建新型管理模式,在更加具體的領(lǐng)域和項目中探索,努力完善信息化慢性疾病管理醫(yī)療服務(wù)體系。本研究的不足之處:僅納入了Web of Science數(shù)據(jù)庫,未獲取其他數(shù)據(jù)庫相關(guān)數(shù)據(jù),存在片面性,在今后的研究中,將努力擴(kuò)大分析數(shù)據(jù)來源,采用更加多樣化和科學(xué)的數(shù)據(jù)處理方法。

        猜你喜歡
        檢索聚類聯(lián)網(wǎng)
        “身聯(lián)網(wǎng)”等五則
        2019年第4-6期便捷檢索目錄
        搶占物聯(lián)網(wǎng)
        通信世界(2018年27期)2018-10-16 09:02:56
        基于DBSACN聚類算法的XML文檔聚類
        電子測試(2017年15期)2017-12-18 07:19:27
        專利檢索中“語義”的表現(xiàn)
        專利代理(2016年1期)2016-05-17 06:14:36
        基于改進(jìn)的遺傳算法的模糊聚類算法
        一種層次初始的聚類個數(shù)自適應(yīng)的聚類方法研究
        可再生能源與物聯(lián)網(wǎng)
        風(fēng)能(2015年10期)2015-02-27 10:15:34
        得MCU者得物聯(lián)網(wǎng)天下
        自適應(yīng)確定K-means算法的聚類數(shù):以遙感圖像聚類為例
        少妇被粗大的猛烈进出免费视频 | 日韩性感av一区二区三区| 中文字日产幕码三区的做法步| 热久久国产欧美一区二区精品| 黄 色 人 成 网 站 免 费| av大片在线无码永久免费网址| 青青草手机视频免费在线播放| 成熟丰满熟妇av无码区| 日本在线观看| 国产AV无码无遮挡毛片| 亚洲一品道一区二区三区| 2019日韩中文字幕mv| 国产成人av一区二区三区无码 | 小雪好紧好滑好湿好爽视频| 亚洲av无码av日韩av网站| 中文字幕国产精品中文字幕| 日本不卡不二三区在线看| 强开少妇嫩苞又嫩又紧九色 | 扒开双腿操女人逼的免费视频| av网站在线观看亚洲国产| 日韩欧美亚洲综合久久影院ds| 久久久久成人亚洲综合精品| 国产大学生自拍三级视频| 中文字幕在线亚洲三区| 三男一女吃奶添下面| 亚洲欧美日韩中文v在线| 国产av一啪一区二区| 久久伊人少妇熟女大香线蕉| 日本夜爽爽一区二区三区| 精品亚洲一区二区视频| 最新中文字幕一区二区| 国产做a爱片久久毛片a片| 亚洲熟女av中文字幕网站| 午夜视频在线观看国产19| 国产麻豆精品一区二区三区v视界 妺妺窝人体色www看美女 | 无码高潮久久一级一级喷水| 中国亚洲av第一精品| 国产精品激情| 国产精品爽爽va在线观看网站| 麻豆国产精品伦理视频| 午夜时刻免费入口|