首都医科大学附属北京天坛医院发表的SCI论文，大数据分析简报（2024）

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4月前

推广专业学术交流、促进诊疗流程改善。

关键词：首都医科大学附属北京天坛医院；大数据分析；SCI论文

我们之前对部分大学医院发表的SCI论文大数据分析；根据读者留言，本期我们针对首都医科大学附属北京天坛医院做基于SCI论文的大数据分析简报。

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在Medline数据库已收录7,825篇署名有首都医科大学附属北京天坛医院的研究论文；最近两年的年发文量均超过1,100篇。

首都医科大学附属北京天坛医院发表的论文中，1.7%发表在影响因子20或以上的期刊，4.9%发表在IF 10+期刊。

国际合作：

首都医科大学附属北京天坛医院发表的所有论文中，有7,166篇（91.58%）第一作者为中国作者单位，其他8.42%的论文第一作者为美国、加拿大、澳大利亚、德国和瑞士等国研究者。

主要合作机构：

包括首都医科大学、清华大学、北京协和医院、中国医学科学院北京协和医学院、天津医科大学总医院、北京大学、北京航空航天大学、北京市神经外科研究所、北京理工大学、北京大学第三医院、中南大学、北京大学国际医院、南方医科大学、北京师范大学、郑州大学第一附属医院、天津医科大学等。

合作的主要医院：

在合并了首都医科大学附属北京天坛医院的不同署名方式后，显示其发表的论文中，显示58.17%为第一作者单位。

首都医科大学附属北京天坛医院在临床科研方面的医院朋友圈包括：

北京协和医院、天津医科大学总医院、北京友谊医院、宣武医院、北京世纪坛医院、中国人民解放军总医院、北京同仁医院、华西医院、北京安贞医院、北京大学第三医院、北京朝阳医院、北京大学第一医院、郑州大学第一附属医院、国家癌症中心/国家肿瘤临床研究中心/肿瘤医院、阜外医院等。

发表论文较多的期刊：

首都医科大学附属北京天坛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

Front Neurol 334 3.4

World Neurosurg 273 2

Chin Med J (Engl) 159 6.1

Stroke Vasc Neurol 137 5.9

Stroke 134 8.3

研究关注的主要疾病/状况：

首都医科大学附属北京天坛医院临床科研中关注的主要疾病包括：

卒中、癫痫、短暂性脑缺血发作、糖尿病、脑损伤、深部脑刺激、痴呆、抑郁症、TIA、乳腺癌、血肿、动静脉畸形、多发性硬化症、心房颤动、偏头痛、胰岛素抵抗、肺癌、三叉神经痛、心肌梗死、水肿、脊髓损伤、脑肿瘤、乙型肝炎等。

研究热词：

首都医科大学附属北京天坛医院的临床科研热词包括：

患者-疾病-临床-分析-风险、卒中、缺血性、颅内、急性、脑、神经胶质瘤、动脉、动脉瘤、meta分析、细胞-通路-表达-信号、出血、成像、血管内、队列、预后、手术、动静脉、认知、肿瘤、胶质母细胞瘤、帕金森氏症等。

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，首都医科大学附属北京天坛医院临床科研最活跃的医生包括：

Wang, Yongjun，中国神经系统疾病临床研究中心

Wang, Yilong，神经内科

Zhao, Jizong，神经外科

Jiang, Tao，北京神经外科研究所

Wang, Anxin，北京神经外科研究所

Zhao, Xingquan，神经内科

Zhang, Jianguo，神经外科

（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。）

首都医科大学附属北京天坛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。

首都医科大学附属北京天坛医院发表的论文（按照年度变化）

可以看到首都医科大学附属北京天坛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）

编者按：

喜见我的同事分析了天坛医院的临床科研文献计量大数据。

穿过这些数据，人才的重要性越来越清晰。

从2000年左右听王拥军教授在八城巡讲青岛站的讲座，我立即成为其迷弟。第一次感受到表述的魅力。

到2010年左右，听说了天坛医院神经科目标是“年度累计影响因子超过100”时大为惊讶、但却实现了！第一次真切地感受到了临床科研可以如此之强悍。

2000年之前，天坛医院连全国的神经科委员单位都不是，而当时北京就有9个委员单位；而最近数年，天坛医院的临床和学术一直位列神经科三甲；天坛医院神经科的临床试验频发在新英格兰医学杂志，改写了全球的诊疗指南。

这就是一个人才、一位专家，对于一个科室、一个医院、一个学科的影响力。

北京天坛医院王拥军教授科研论文画像

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：20240625

检索词：(beijing tian tan hospital[Affiliation]) OR (beijing tiantan hospital[Affiliation]) AND (Capital 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；编辑：Jessica，微信号：Healsanq；加好友请注明理由。

助理：ChatGPT

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。