1、基于關(guān)鍵詞共現(xiàn)的國(guó)內(nèi)國(guó)際疾病分類領(lǐng)域研究熱點(diǎn)分析【摘要】目的 探討國(guó)內(nèi)國(guó)際疾病分類領(lǐng)域的研究主題和熱點(diǎn)。方法 利用因子分析法、聚類分析法、多維尺度分析法和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法對(duì)該領(lǐng)域的高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣進(jìn)行分析。結(jié)果及結(jié)論 依據(jù)因子分析法提取的10個(gè)公因子將該領(lǐng)域的研究主題聚為10個(gè)類，同時(shí)利用多維尺度分析繪制主題圖譜；社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果表明利用病案信息研究醫(yī)療付費(fèi)方式是該領(lǐng)域的核心主題，這一主題也將是該領(lǐng)域的未來研究趨勢(shì)?！娟P(guān)鍵詞】共詞分析法；社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法；國(guó)際疾病分類；主題分類；核心主題1研究背景及問題疾病分類是病案信息管理的重要工具，目前世界上最為普及的分類方案當(dāng)數(shù)國(guó)際疾病分類（Interna

2、tional Classification of Diseases，簡(jiǎn)稱ICD）1。我國(guó)使用ICD已有20多年，眾多學(xué)者對(duì)其進(jìn)行了探討與交流，隨之涌現(xiàn)出大量文獻(xiàn)，對(duì)這些文獻(xiàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析可以了解該領(lǐng)域的學(xué)術(shù)熱點(diǎn)及其發(fā)展趨勢(shì)。國(guó)內(nèi)利用文獻(xiàn)計(jì)量分析法對(duì)ICD相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行分析的論文數(shù)量甚少。2007年張浩等人2對(duì)2004-2006年內(nèi)的文獻(xiàn)通過頻數(shù)進(jìn)行定量分析。2008年崔雷教授3利用聚類分析探討了2007年之前的研究熱點(diǎn)。這些研究采集的數(shù)據(jù)均在2007年之前，且研究方法單一。故筆者欲采用共詞分析法和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法，多角度探討該領(lǐng)域的研究主題。共詞分析法，主要通過統(tǒng)計(jì)關(guān)鍵詞兩兩之間在同一篇文獻(xiàn)中出現(xiàn)的

3、頻率，形成共詞網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而揭示學(xué)科的發(fā)展動(dòng)態(tài) 4。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法是將關(guān)鍵詞作為節(jié)點(diǎn)，共現(xiàn)關(guān)系構(gòu)成節(jié)點(diǎn)間的連線，以構(gòu)建社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖譜，進(jìn)而發(fā)掘出關(guān)鍵詞之間的關(guān)系5。關(guān)鍵詞是作者學(xué)術(shù)思想及學(xué)術(shù)觀點(diǎn)的凝結(jié) 6，兩個(gè)關(guān)鍵詞在同一篇文獻(xiàn)中同時(shí)出現(xiàn)稱為關(guān)鍵詞共現(xiàn)。故筆者選取國(guó)內(nèi)國(guó)際疾病分類領(lǐng)域相關(guān)文獻(xiàn)，通過分析關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣來揭示該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。2數(shù)據(jù)來源及處理2.1數(shù)據(jù)來源為了盡可能保證查全率，以“疾病編碼、疾病分類、ICD-10編碼、ICD-10、ICD-10編碼質(zhì)量、ICD分類、雙重編碼、ICD植入術(shù)、ICD-9、ICD-9-CM-3、疾病分類編碼、主要編碼、疾病分類統(tǒng)計(jì)、手術(shù)操作分類、疾病分類標(biāo)

4、準(zhǔn)、單病種、編碼質(zhì)量、編碼員、編碼工作、單病種付費(fèi)、主導(dǎo)詞、手術(shù)編碼、手術(shù)名稱、編碼原則、診斷名稱、ICD編碼、手術(shù)操作、DRGs、疾病/ 分類、ICD-10主要診斷、ICD疾病編碼、主要診斷編碼、國(guó)際疾病分類、疾病分類報(bào)表”等34個(gè)詞語(yǔ)為關(guān)鍵詞在CNKI中進(jìn)行檢索（檢索截止日期2012年12月4日），去掉重復(fù)文獻(xiàn)、不相關(guān)文獻(xiàn)（包括與該主題無關(guān)的文獻(xiàn)、會(huì)議記錄、會(huì)議通知等）和關(guān)鍵詞缺失文獻(xiàn)，剩余1345篇文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞作為本文的研究對(duì)象。2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理關(guān)鍵詞是作者自行選擇的自然語(yǔ)言，因此會(huì)存在一些不規(guī)范現(xiàn)象7，為了讓研究結(jié)果更加準(zhǔn)確，筆者采用歸并、拆分、吸收和丟棄四種方法對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行人工處理，

5、共得到2758個(gè)關(guān)鍵詞，結(jié)合公式8，選取頻次大于13的62個(gè)高頻關(guān)鍵詞，如表1所示： QUOTE 注：公式中I1代表頻次為1的關(guān)鍵詞的數(shù)量表1 高頻關(guān)鍵詞表關(guān)鍵詞頻次關(guān)鍵詞頻次關(guān)鍵詞頻次關(guān)鍵詞頻次國(guó)際疾病分類377主導(dǎo)詞選擇56精神障礙26剖宮產(chǎn)術(shù)15疾病分類366編碼員素質(zhì)55統(tǒng)計(jì)報(bào)表26臨床表現(xiàn)15ICD-10334分類編碼53循環(huán)系統(tǒng)疾病23編碼質(zhì)量15疾病編碼200世界衛(wèi)生組織46編碼錯(cuò)誤23主要癥狀14病案首頁(yè)156ICD45疑難編碼21腦血管病14ICD-9-CM-3139疾病構(gòu)成分析45傳染病21急性心肌梗塞14住院患者121病案管理人員42疾病構(gòu)成比20根本死因14統(tǒng)計(jì)分析10

6、4醫(yī)院管理37出院診斷20分類方法14ICD-9102診斷名稱36推廣使用19疾病名稱13主要診斷選擇100手術(shù)名稱36形態(tài)學(xué)編碼18編碼步驟13病案管理99消化系統(tǒng)疾病35病死率18統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)13疾病診斷84編碼規(guī)則34診斷標(biāo)準(zhǔn)17解剖部位13臨床醫(yī)護(hù)人員80準(zhǔn)確性31外部原因17肺源性心臟病13死因分析62呼吸系統(tǒng)疾病29臨床診斷17并發(fā)癥13惡性腫瘤59疾病分類統(tǒng)計(jì)28DRGs16損傷和中毒59病案室27醫(yī)療保險(xiǎn)162.3構(gòu)建共現(xiàn)矩陣通過統(tǒng)計(jì)高頻關(guān)鍵詞兩兩共現(xiàn)情況，得到一個(gè)6262的對(duì)稱矩陣，非主對(duì)角線上的值Cij為關(guān)鍵詞的共現(xiàn)頻次，主對(duì)角線上的值取最大值+1。以頻次構(gòu)建的原始矩陣反映的是

7、一種絕對(duì)的表象，要想真正揭示關(guān)鍵詞之間的共現(xiàn)關(guān)系，還需要引入關(guān)鍵詞共現(xiàn)相對(duì)強(qiáng)度指標(biāo)，故筆者采用Dice指數(shù)對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行包容化處理，將原始矩陣轉(zhuǎn)化為相似矩陣。Dice指數(shù)9-10可以直觀地反映出兩個(gè)詞之間的相似程度，計(jì)算公式為： QUOTE 注：公式中Cij表示關(guān)鍵詞i和j的共現(xiàn)頻次，Ci和Cj分別表示關(guān)鍵詞i和j的頻次。得到的相似矩陣中近似于0的值過多，為稀疏矩陣，為方便后續(xù)分析，筆者用1與相似矩陣中的全部數(shù)據(jù)相減，得到相異矩陣。相異矩陣中的值越大表示關(guān)鍵詞對(duì)的關(guān)系越不密切，反之關(guān)系越密切。2.4分析方法和工具本文采用的分析方法主要有因子分析法11、聚類分析法12、多維尺度分析13和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分

8、析法14。其中前3種分析方法主要通過SPSS17.0來實(shí)現(xiàn)，而社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法通過UCINET來完成。3研究結(jié)果分析3.1類數(shù)的確定利用SPSS17.0對(duì)上述相似矩陣進(jìn)行因子分析，結(jié)果見表2。按照提取因子的方差累積百分比超過60%的原則，結(jié)合表2可知，提取符合條件的因子個(gè)數(shù)為10，這10個(gè)因子的方差累積貢獻(xiàn)率為62.545%，即這10個(gè)因子能夠解釋全部信息的62.545%，由此確定主題類數(shù)為10類。表2 相似矩陣因子分析結(jié)果（部分）成份初始特征值合計(jì)方差的 %累積 %111.65018.79018.79026.79010.95129.74133.7175.99635.73743.0834.973

9、40.70952.7344.41045.12062.6404.25749.37772.3283.75453.13182.1043.39456.52591.9583.15759.682101.7752.86262.545 3.2聚類結(jié)果分析依據(jù)上述因子分析結(jié)果，將關(guān)鍵詞相似矩陣采用快速聚類法聚為10類，結(jié)果見表3。表3 高頻關(guān)鍵詞聚類結(jié)果類數(shù)包含關(guān)鍵詞第一類ICD、ICD-10、ICD-9、ICD-9-CM-3、損傷和中毒、外部原因、疾病編碼、分類編碼、國(guó)際疾病分類、疾病分類、分類方法、推廣使用、世界衛(wèi)生組織第二類主要診斷選擇、主導(dǎo)詞選擇、編碼規(guī)則、編碼步驟、準(zhǔn)確性、編碼錯(cuò)誤、編碼員素質(zhì)、編碼質(zhì)

10、量第三類住院患者、臨床表現(xiàn)、主要癥狀、出院診斷、診斷標(biāo)準(zhǔn)、臨床診斷、疾病名稱、診斷名稱、疾病診斷、手術(shù)名稱、臨床醫(yī)護(hù)人員第四類病案首頁(yè)、病案管理人員、病案管理、病案室第五類肺源性心臟病、急性心肌梗塞、剖宮產(chǎn)術(shù)第六類傳染病、腦血管病、精神障礙、惡性腫瘤、并發(fā)癥、形態(tài)學(xué)編碼、解剖部位第七類循環(huán)系統(tǒng)疾病、呼吸系統(tǒng)疾病、消化系統(tǒng)疾病第八類疑難編碼第九類DRGs、醫(yī)療保險(xiǎn)第十類疾病構(gòu)成比、疾病構(gòu)成分析、疾病分類統(tǒng)計(jì)、統(tǒng)計(jì)分析、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、病死率、死因分析、根本死因、統(tǒng)計(jì)報(bào)表、醫(yī)院管理 為了更直觀地展示聚類結(jié)果，筆者對(duì)上述構(gòu)建的相異矩陣進(jìn)行多維尺度分析，以構(gòu)建主題圖譜如圖1所示。圖1 多維尺度分析結(jié)果由聚類

11、分析和多維尺度分析結(jié)果可知，該領(lǐng)域的研究可以分為10個(gè)大類，各類所包含的關(guān)鍵詞詳見表3。第一類由13個(gè)關(guān)鍵詞組成，表達(dá)了ICD的基本情況，這與我國(guó)使用的國(guó)際疾病分類是由世界衛(wèi)生組織出版的ICD編譯而成這一事實(shí)密切相關(guān)，學(xué)者主要探討ICD的基本情況，讓更多人認(rèn)識(shí)ICD。第二類由8個(gè)關(guān)鍵詞組成，主要介紹了編碼人員在使用ICD時(shí)的重點(diǎn)注意事項(xiàng)。第三類由11個(gè)關(guān)鍵詞組成，是ICD的臨床影響因素。第四類由4個(gè)關(guān)鍵詞組成，是對(duì)病案管理的研究。ICD是病案首頁(yè)規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化的基礎(chǔ)，可以使病案管理更具科學(xué)性和系統(tǒng)性。第五類由3個(gè)關(guān)鍵詞組成，是指臨床兩種常見單病種及產(chǎn)科多種剖宮產(chǎn)術(shù)式在ICD中的廣泛應(yīng)用。第六類

12、由7個(gè)關(guān)鍵詞組成，其中形態(tài)學(xué)編碼和解剖部位都與惡性腫瘤相關(guān)，體現(xiàn)了惡性腫瘤的編碼因形態(tài)學(xué)和解剖部位的不同而有所差異。由此可以看出，傳染病、腦血管病、精神障礙和惡性腫瘤及其引起的各種并發(fā)癥的編碼是學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點(diǎn)話題。第七類由3個(gè)關(guān)鍵詞組成，主要探討循環(huán)、呼吸和消化3方面系統(tǒng)性疾病的編碼。第八類包含了疑難編碼一個(gè)關(guān)鍵詞，表明探討某一疑難疾病如何編碼或某種疑難雜癥的編碼體會(huì)也是學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點(diǎn)話題，多為病案編碼人員對(duì)自己編碼工作的總結(jié)。第九類由DRGs和醫(yī)療保險(xiǎn)兩個(gè)關(guān)鍵詞組成，體現(xiàn)了對(duì)病案信息利用的研究。DRGs（診斷相關(guān)分組）旨在利用ICD對(duì)醫(yī)療費(fèi)用進(jìn)行控制，依據(jù)病人住院所需的醫(yī)療服務(wù)數(shù)量及資源

13、消耗強(qiáng)度對(duì)病人進(jìn)行分類，同一DRGs組中的每個(gè)病人，保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)均按固定支付標(biāo)準(zhǔn)支付給醫(yī)院，而不再按實(shí)際醫(yī)療費(fèi)用來支付。這一類是目前的研究熱點(diǎn)，同時(shí)也將是未來的研究趨勢(shì)。第十類由10個(gè)關(guān)鍵詞組成，體現(xiàn)了ICD在疾病統(tǒng)計(jì)及醫(yī)院管理中的應(yīng)用。ICD在編制和使用中都以滿足統(tǒng)計(jì)需要為前提，Janssen F.15曾指出，ICD編碼的變化可以在特定疾病長(zhǎng)期死亡率統(tǒng)計(jì)趨勢(shì)中導(dǎo)致巨大的變化。同時(shí)，通過疾病統(tǒng)計(jì)生成的各種統(tǒng)計(jì)報(bào)表，可以為醫(yī)院管理提供宏觀指導(dǎo)，也將繼續(xù)是學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點(diǎn)。3.3核心主題分析通過共詞分析確定了該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)為10大類，筆者借助社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法探討10類主題之間的聯(lián)系。將上述構(gòu)建的原始矩

14、陣依據(jù)類所包含的關(guān)鍵詞轉(zhuǎn)化為類間共現(xiàn)矩陣，利用UCINET繪制社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖譜如圖2，其中節(jié)點(diǎn)的大小代表該主題在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的地位，節(jié)點(diǎn)越大越接近中心地位，屬于核心主題。圖2 各主題的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖由圖2可以看出，第九類和第三類是整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的核心節(jié)點(diǎn)，其中前者與圖中所有節(jié)點(diǎn)都有聯(lián)系，核心地位更為突出。表明在醫(yī)療費(fèi)用持續(xù)上漲帶來財(cái)政支出壓力不斷增大的環(huán)境下，我國(guó)醫(yī)療管理部門及學(xué)者對(duì)醫(yī)療費(fèi)用支付體系的研究越來越重視，相應(yīng)地目前世界范圍內(nèi)運(yùn)用較成熟的按診斷分類與定額付費(fèi)制（DRGs-PPS）的醫(yī)療付費(fèi)方式引起了眾多學(xué)者的關(guān)注。由于醫(yī)療費(fèi)用支出日益高漲，符合我國(guó)國(guó)情的DRGs研究將是今后我國(guó)學(xué)者繼續(xù)努力的

15、方向。4結(jié)論本文利用共詞分析法和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法探討了國(guó)內(nèi)國(guó)際疾病分類領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)及核心主題，結(jié)果表明，該領(lǐng)域的熱點(diǎn)主要分為10類，其中利用病案信息研究醫(yī)療付費(fèi)方式是目前學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點(diǎn)，同時(shí)也將是該領(lǐng)域的未來研究趨勢(shì)。參 考 文 獻(xiàn)1 劉愛民.病案信息學(xué)M.北京：人民衛(wèi)生出版社，2009，223-2322 張浩，趙宇，陶翠.國(guó)內(nèi)近3年國(guó)際疾病分類研究文獻(xiàn)的計(jì)量分析J.中國(guó)病案，2007,8（9）：8-103 張浩，蘇晗，崔雷.利用共詞聚類分析法探討國(guó)際疾病分類相關(guān)研究文獻(xiàn)的熱點(diǎn)J.醫(yī)學(xué)信息學(xué)雜志，2008（8）：10-144 鐘偉金，李佳.共詞分析法研究（一）共詞分析的過程與方式J.情報(bào)雜志

16、，2008,27（5）：70-725 朱慶華，李亮.社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法及其在情報(bào)學(xué)中的應(yīng)用J.情報(bào)理論與實(shí)踐，2008（2）：179-1836 郭樹行，談斯奇.關(guān)鍵詞共現(xiàn)研究趨勢(shì)分析J.科技資訊，2011（32）：204-2057 唐偉.基于關(guān)鍵詞共現(xiàn)的國(guó)內(nèi)用戶研究主題探討J.知識(shí)管理論壇，2013（2）：16-228 Donohue，J.C.Understanding scientific Literature：A Bibliographic Approach，The MIT press，cambridge，19739 吳曉秋，呂娜.基于關(guān)鍵詞共現(xiàn)頻率的熱點(diǎn)分析方法研究J.情報(bào)理論與實(shí)踐，201

17、2，35（8）：115-11910齊彬，呂婷. 共現(xiàn)分析技術(shù)在生物醫(yī)學(xué)信息文本數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用J.中華醫(yī)學(xué)圖書情報(bào)雜志，2009，18（3）：41-4311Dhanarai C，Lyles M A. Managing tacit and explicit knowledge transfer in IJVs：The role of relational embedded mess and the impact on performanceJ.Journal of International Business Studies，2004，35（3）：428-44212韓永青，黃科舫.基于聚類技術(shù)的政務(wù)信息資源整合研究J.圖書情報(bào)工作，2010,54（8）：11