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关键中山大学肿瘤防治中心; 文献计量大数据分析;SCI论文
我们之前对北京协和医院、华西医院、复旦大学附属中山医院、上海交通大学医学院附属瑞金医院、华中科技大学同济医学院附属同济医院、中南大学湘雅医院、浙江大学医学院附属第一医院、中山大学附属第一医院、北京大学第一医院、复旦大学附属华山医院等10家国内医院发表的SCI论文的文献计量大数据分析;并与美国的麻省总医院进行的简单的对比。
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根据读者留言,本期我们针中山大学肿瘤防治中心(下简称中山肿瘤中心)做基于SCI论文的大数据分析简报。
以"Sun Yat-sen University Cancer Center"[Affiliation] 为检索词(具体检索词见文末),可以看到在Medline数据库已有12,964篇收录的论文;最近四年的年发文量均超过1,500篇
其中2.4%发表在影响因子20或以上的期刊,9.7%发表在IF 10+期刊。
国际合作:
中山肿瘤中心发表的所有论文中,有11,626篇(89.68%)第一作者为中国作者单位,其他10.32%的论文第一作者为美国、日本、新加坡、法国等国研究者。
主要合作机构:
包括中山大学、中山大学附属第一医院、南方医科大学、北京协和医院、中山大学附属第三医院、厦门大学附属第一医院、复旦大学附属肿瘤医院、美国MD Anderson等。
合作的主要医院:
在合并了中山肿瘤中心的不同署名方式后,显示其发表的论文中,显示43.76%为第一作者单位。
合作的主要医院包括:中山大学附属第一医院、中国医学科学院肿瘤医院、中山大学孙逸仙纪念医院、中山大学附属第三医院、南方医院、复旦大学附属肿瘤医院、MD Anderson肿瘤中心、广州医科大学附属第一医院、北京大学附属肿瘤医院等。
发表论文较多的期刊:
如下所示:
期刊,发表篇数、影响因子
Front Oncol364,4.7 
BMC Cancer 288, 3.8  
PLoS One 263, 3.7 
J Cancer 262, 3.9 
Cancer Med 195, 4 
Nat Commun 189, 16.6 
可以看到,中山肿瘤中心的医生科学家既曾陷入进Oncotarget这个陷阱,也有很高比例的论文发表在高质量期刊。
研究关注的主要疾病/状况:
乳腺癌、肺癌、结直肠癌、放疗、胃癌、卵巢癌、白血病、宫颈癌、膀胱癌、前列腺癌、放射治疗、胰腺癌、食管癌、鼻咽喉癌、射频消融等。
重点关注的基因
鉴于癌症靶向治疗和致病基因的进展,我们也查看了中山肿瘤中心重点研究的基因及潜在靶点,包括EGFR、mTOR、STAT3、EZH2、PTEN、KRAS等。
研究热词:
中山肿瘤中心的临床科研热词包括:癌症-癌-肿瘤-鳞(癌)、患者-分期-转移-晚期、治疗-化疗-放疗-、细胞、鼻咽喉-肝细胞-乳腺-肺-结直肠-食管、预后-生存期-分析-队列-回顾性、细胞-信号-通路等。
最活跃的学者及关系网
如果按照发表的SCI论文累计影响因子的次序,中山肿瘤中心临床科研最活跃的医生包括:
Xu, Ruihua
,消化道肿瘤

Zhang, Li,肺癌
Ma, Jun
,鼻咽癌

Fu, Liwu,抗癌药物研究室
Guan, Xinyuan,肝癌、食道癌
Mai, Haiqiang,鼻咽癌
(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。)
中山肿瘤中心的医生科学家学术圈如下所示,可以看到多个独立、又有联系的研究项目组。
中山肿瘤中心发表的论文(按照年度变化)
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:20240418
检索词:"sun yat sen university"[Affiliation] AND "cancer center"[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
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。
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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