推广专业学术交流、促进诊疗流程改善
关键上海交通大学医学院附属瑞金医院; 大数据分析;SCI论文
我们之前对北京协和医院、华西医院和复旦大学附属中山医院发表的SCI论文大数据分析。
(点击👆,获取更多"Healsan™医学大数据分析"报告)
根据读者留言,本期我们针
上海交通大学医学院附属瑞金医院
做基于SCI论文的大数据分析简报。

以Ruijin Hospital[Affiliation]为检索词,可以看到在Medline数据库已有13,232篇收录的论文;最近四年的年发文量均超过1,500篇。
其中1.7%发表在影响因子20或以上的期刊,6.8%发表在IF 10+期刊。
国际合作:
其中有12,129篇(91.66%)第一作者为中国作者单位,其他8.34%的论文第一作者为美国、澳大利亚、法国、日本等国研究者。
主要合作机构:
包括上海交通大学(包括医学院共计714篇)、复旦大学(416篇)、同济大学(包括医学院医学院共140篇)、复旦大学附属肿瘤医院、第二军医大学、首都医科大学、北京协和医院、上海中医药大学等。
合作的主要医院:
瑞金医院发表的论文中,61.9%为第一作者单位。
瑞金合作的主要医院包括:仁济医院、华山医院、中山医院、上海市第一人民医院、复旦大学附属肿瘤医院、上海市第九人民医院、北京协和医院、北京大学人民医院等。
发表论文的主要期刊:
下所示:
期刊,发表篇数、影响因子
Chin Med J (Engl) 240, 6.1 
PLoS One 238, 3.7 
Sci Rep 192, 4.6 
Front Oncol 189, 4.7 
Oncotarget 175, 0 
除此之外,还有很多高质量的期刊及专业期刊,如果内分泌、高血压等领域专业期刊。
研究关注的主要疾病/状况:
癌症(胃癌、乳腺癌、结直肠癌、前列腺癌、肺癌、膀胱癌等)、白血病、糖尿病、中风、睡眠(障碍)、心血管(冠心病、心梗、心衰、房颤等)、
肥胖、肝病(脂肪肝、肝病)、深部脑刺激、哮喘、结肠炎
等。

研究热词:
似乎集中在患者-临床-分析-风险-基因-预后-治疗-风险-模型、癌症-胃癌-预后-VEGF、细胞-通路-信号、基因-相关、血液-白血病-急性髓系白血病细胞、多能干细胞、脑-深部脑刺激、胰腺-内分泌-肿瘤、高血压-血压监测、NASH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,瑞金医院临床科研最活跃的医生包括:
Ning, Guang
,内分泌代谢疾病科

Chen, Shengdi,神经科
Wang, Jiguang
,高血压科

Cui, Wenguo,骨科
Zhao, Weili,血液科
Chen, Nan,肾内科
Chen, Saijuan,血液科
Shen, Baiyong,普外科
(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。)
瑞金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。
(瑞金医院的医生科学家及其学术网)

瑞金医院发表的论文(按照年度变化)
近期发表的部分高质量论文,如下所示
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:20240321
检索词:((((("Ruijin Hospital"[Affiliation] OR "Rui jin 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]
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。
点击👆;From Bench to Bedside, Healsan Paves the Path.
更多阅读:
(点击👆图片,进入自己感兴趣的专辑。或点击“资源”,浏览本公众号所有资源
继续阅读
阅读原文