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中国医科大学附属第一医院发表的SCI论文,大数据分析简报(2024)

中国医科大学附属第一医院发表的SCI论文,大数据分析简报(2024)

6月前

用数据,来辨清事实。


关键中国医科大学附属第一医院; 大数据分析;SCI论文


我们之前已对部分大学医院发表的SCI论文做了大数据分析;根据读者留言,本期我们针对中国医科大学附属第一医院做基于SCI论文的大数据分析。


(点击👆,获取更多"Healsan™医学大数据分析"报告)


在Medline数据库已收录11,762篇署名有中国医科大学附属第一医院的研究论文;最近五年的年发文量均超过1,000篇。

中国医科大学附属第一医院发表的论文中,2.0%发表在影响因子20或以上的期刊,4.8%发表在IF 10+期刊。



国际合作:

中国医科大学附属第一医院发表的所有论文中,有11,072篇(94.13%)第一作者为中国作者单位,其他5.87%的论文第一作者为美国、日本、印度、澳大利亚和德国等国研究者。


主要合作机构:

包括中国医科大学附属盛京医院、首都医科大学、北京协和医院、中国医学科学院/北京协和医学院、中国医科大学肿瘤医院、中国医科大学国家卫生健康委艾滋病免疫学重点实验室、东北大学、中国医科大学第四附属医院、北京大学人民医院、复旦大学、沈阳药科大学、大连医科大学第一附属医院、中日友好医院、四川大学、北京大学第一医院


合作的主要医院:

在合并了中国医科大学附属第一医院的不同署名方式后,显示其发表的论文中,显示57.35%为第一作者单位。

中国医科大学附属第一医院在临床科研方面的医院朋友圈包括

中国医科大学附属盛京医院、基础医学院附属第一医院、北京协和医院、中国医科大学肿瘤医院、中国医科大学第四附属医院、国家癌症中心/国家癌症临床研究中心/肿瘤医院、北京大学人民医院、中日友好医院、大连医科大学第一附属医院、郑州大学第一附属医院、北京大学第一医院等。


发表论文较多的期刊:

中国医科大学附属第一医院发表的论文数量最多的期刊如下所示:

期刊,发表篇数、影响因子

PLoS One 207 3.7 

Mol Med Rep 187 3.4    

Front Oncol 181 4.7

Medicine (Baltimore) 157 1.6 

Oncotarget 152 0 


研究关注的主要疾病/状况:

中国医科大学附属第一医院临床科研中关注的主要疾病包括:

胃癌、乳腺癌、肺癌、结肠直肠癌、中风、糖尿病、艾滋病毒、胰腺癌、膀胱癌、前列腺癌、卵巢癌、甲状腺癌、白血病、抑郁症、关节炎、糖尿病、精神分裂症、睡眠、红斑狼疮、放射治疗等。


研究热词:

中国医科大学附属第一医院的临床科研热词包括:

癌症、患者-疾病-临床-分析、细胞-通路-信号-表达、肺、meta分析、胃、乳房、基因、胃癌、乳腺癌、肺癌、病例报告、细胞性肺癌、鳞状细胞癌、肾细胞癌、胃癌细胞、间充质干细胞、重度抑郁症、随机对照试验、甲状腺乳头状癌、透明细胞肾细胞、COPD、食管鳞癌、血管内皮生长因子、骨髓间充质干细胞、脊髓缺血再灌注、NAFLD等。


最活跃的学者及关系网
如果按照发表的SCI论文累计影响因子,中国医科大学附属第一医院临床科研最活跃的医生包括:
Sun, Yingxian,心内科
Teng, Weiping,内分泌代谢科
Shang, Hong,国家医学检验临床医学研究中心

Yuan, Yuan肿瘤研究所及普外科肿瘤病因与筛查科
Wang, Zhenning,肿瘤外科与普外科
Xu, Huimian,肿瘤外科
(该领域最活跃的研究者。备注:只统计第一作者和最后一位作者署名发表的论文数。如果作者的名字有不同拼写时,会被PubMed当成不同作者。如张三丰的拼写可能会有:Zhang,Sanfeng、Zhang,San-feng、或者Zhang,San Feng等不同拼写方式;部分期刊可能只会写Zhang,S,PubMed检索平台就会按照不同作者处理。)


中国医科大学附属第一医院的医生科学家学术圈如下所示,可以看到多个独立的研究项目组。

中国医科大学附属第一医院发表的论文(按照年度变化)
可以看到中国医科大学附属第一医院的论文无论从数量还是质量,增势都极为明显。

近期发表的部分高质量论文,如下所示(包括参与)
声明:
检索数据库:Medline
检索工具:Healsan™大数据
检索及分析机构:Healsan Consulting LLC(美国恒祥咨询)
检索时间:20240521
检索词((("First Affiliated Hospital"[Affiliation]) OR ("The First Hospital"[Affiliation])) OR ("First Hospital"[Affiliation])) AND ("China Medical University"[Affiliation]) AND ((((("journal article"[Publication Type] OR "review"[Publication Type]) NOT "Comment"[Publication Type]) NOT "reply"[Title]) NOT "Published Erratum"[Publication Type]) AND "English"[Language])


A, 本报告为PubMed检索平台仅以检索式报告的结果进行的可视化报告。
B, 大数据分析无任何排名意义
C,本推文很可能存在谬误;也请各位同仁多多指正,以促进我们提供更高质量的推文。
D,本文仅为学术交流,不构成任何建议
E,分析过程中,发现很多医院署名不统一。可以借鉴兄弟医院科研处做法:统一标注;否则不给报销版面费!

F,诚招信息员:随着对临床学科、医院大数据分析的深入,我们也深感自己严重受制于信息和专业的限制。为了提供更准确的信息,我们期望在每一个医院都招一位信息员,最好是医院科研处的老师;从而能够与我们一起核对数据,并有可能参与一些很有意义的项目。请与Jessica沟通。


作者Amber Wang;助理:ChatGPT
编辑:Jessica,微信号:Healsanq;加好友请注明理由。
最近收到多家医院科研处及多个生物制药公司的邀请提供大数据分析。
医院的科研处希望我们能够对其所有亚专科进行评估,以作为其在全国或国际上的位置的客观参数之一,更作为年度预算、考核的参照。
生物制药公司则需要我们通过大数据分析,进一步确认其关注的疾病的专家、及未来的专家;从而确定合作力度。
PI借鉴大数据分析和美国NIH资助的课题,有助于自己的课题立项、课题结题及发表SCI论文等。
如果您也有这方面的需要,请与我们的科研助手Jessica联系。


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来源:Hanson临床科研

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