医保支付相关知识域的数据分析与可视化方法及应用

1)专家咨询

在检索式制订、结果解读等环节向医保支付领域的专家进行咨询。在制订检索式环节,请不同细分领域的专家提供该方向的关键词,由编委会进行统筹组配。在结果解读环节,由专家判别分析结果是否存在问题,若无问题,则由专家解读数据背后的含义;若有问题,则指出问题所在,协助编委会重新进行分析处理。

2)多源数据融合

为了保证数据的全面性,本书采集了多个数据库的论文,并对这些数据进行融合。针对不同来源的数据,需要建立不同的数据查重规则。同一个数据库的数据,数据字段和格式不存在歧义,可以进行查重和合并;不同数据库的数据,字段命名方式和存储格式存在差异,需要进行归一化处理,先统一数据格式,然后建立字段映射,提取特征项以后再进行异源查重、合并,并对部分合并后有缺失的字段予以补充。

3)数据分析与可视化

利用文献计量学、文本挖掘等方法获得相关研究的主题聚类与关键词关联信息,分析和判断关键词之间的语义规则和密切程度等,利用统计分析方法对年度趋势、机构分布等进行分析,基于CiteSpace、DDA(Derwent Data Analyzer)等数据可视化工具绘制聚类视图、时间线视图、热力图等,展示医保支付相关知识域的演进历程、研究力量、研究热点、发展趋势与动向。(www.xing528.com)

(许　丽　谢　琳　侯鑫鑫)

【注释】

[1]张玉玺:《我国医保支付方式选择研究》,博士学位论文,北京工业大学,2020。

[2]特别说明:本报告第2、3、5、8、9、10、11、12、13章的数据年限为数据收录的最早年限至2021年1月1日,第4章的数据年限为2010—2020年,第6、7章的数据年限为数据收录的最早年限至2021年5月28日。