中日友好医院发表的SCI论文，大数据分析简报（2024）

推广专业学术交流、促进诊疗流程改善。

关键词：中日友好医院；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，本期我们针对中日友好医院做基于SCI论文的大数据分析简报。

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在Medline数据库已收录5,202篇署名有中日友好医院的研究论文；最近四年的年发文量均超过700篇。

中日友好医院发表的论文中，1.4%发表在影响因子20或以上的期刊，3.4%发表在IF 10+期刊。

国际合作：

中日友好医院发表的所有论文中，有4,840篇（93.08%）第一作者为中国作者单位，其他6.92%的论文第一作者为美国、日本、德国、澳大利亚和法国等国研究者。

主要合作机构：

包括北京中医药大学、首都医科大学、临床医学研究所（中日友好医院）、北京协和医院、中国医学科学院/北京协和医学院、北京化工大学、北京协和医学院研究生院、北京大学、北京大学人民医院、清华大学、北京大学第三医院、北京大学第一医院等。

合作的主要医院：

在合并了中日友好医院的不同署名方式后，显示其发表的论文中，显示38.97%为第一作者单位。

中日友好医院在临床科研方面的医院朋友圈包括：北京协和医院、北京朝阳医院、北京友谊医院、北京大学人民医院、301医院、北京医院、阜外医院、北京大学第一医院、北京大学第三医院、广安门医院、北京天坛医院、医科院肿瘤医院、安徽医科大学第一附属医院、东直门医院、宣武医院、北京朝阳医院、北京大学口腔医院等。

发表论文较多的期刊：

中日友好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

Chin Med J (Engl) 165, 6.1

Medicine (Baltimore) 123, 1.6

PLoS One76, 3.7

Front Pharmacol 735.6

Evid Based Complement Alternat Med 63 2.7

研究关注的主要疾病/状况：

中日友好医院临床科研中关注的主要疾病包括：糖尿病、肺癌、哮喘、（类风湿性）关节炎、慢性阻塞性肺部、关节置换、肺动脉高压、肾病、乳腺癌、肺纤维化、流感、狼疮、心梗、结直肠癌、肥胖、心衰、骨关节病、中风、银屑病等。

研究热词：

中日友好医院的临床科研热词包括：患者-疾病-临床-分析-风险、癌症、肺病-COPD-ARDS-间质性肺病、血栓阻塞性-肺动脉高压、COVID、糖尿病、细胞-通路-表达-信号、meta分析、随机-对照-试验-多中心-效力、队列-回顾性-相关-因素-影响等。

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，中日友好医院临床科研最活跃的医生包括：

Cao, Bin，呼吸与危重症医学科

Wang, Chen，国家呼吸医学中心

Yang, Wenying，内分泌科

Dai, Huaping，呼吸与危重症医学科

Li, Guangwei，内分泌科

Li, Ping，临床医学研究所

Wang, Yeming，呼吸与危重症医学科

Xiao, Cheng，临床医学研究所

（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。）

中日友好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。

中日友好医院发表的论文（按照年度变化）

可以看到中日友好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：20240427

检索词：("china japan friendship hospital"[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])) NOT "china japan friendship hospital of jilin university"[Affiliation]

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！

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。