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目的:分析我国职业病诊断标准的规范性引用文件,探索我国职业病诊断标准之间的关联特征,为职业病诊断标准体系的完善提供依据。方法:于2021年1至3月,检索职业病诊断标准的文本及规范性引用文件,使用Excel 2013建立数据库,SPSS 22.0软件和Ucinet 6.0软件进行数据分析。采用频次分析法,对规范性引用文件的分布情况进行统计;采用社会网络分析法,对职业病诊断标准的网络密度和中心性进行统计,并绘制职业病诊断标准关联关系网络拓扑图。结果:115项职业病诊断标准中,105项标准引用了146项规范性引用文件,共计431次。其中,被引频次较多的规范性引用文件分别为GB/T 16180(91次)、GBZ 76(37次)和GBZ 73(23次),GBZ 188、GBZ/T 238中的规范性引用文件数量较多,分别为87、13项。社会网络分析结果显示,整体网络密度为0.028 1;相对点中心度为3.089,排名前3的标准分别为GB/T 16180(55.152)、GBZ 188(53.333)、GBZ 76(23.636);接近中心度为7.773,排名前3的标准分别为GB/T 16180(8.735)、GBZ 188(8.730)、GBZ 76(8.333);中间中心度为0.824,排名前3的标准分别为GBZ 188(38.836)、GB/T 16180(38.301)、GBZ/T 238(10.407);GB/T 16180、GBZ 188、GBZ 76、GBZ 73、GBZ 59位于职

作者:鲁洋;刘拓;朱秋鸿

来源:中华劳动卫生职业病杂志 2022 年 40卷 6期

知识库介绍

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作者:
鲁洋;刘拓;朱秋鸿
来源:
中华劳动卫生职业病杂志 2022 年 40卷 6期
标签:
职业病 诊断标准 规范性引用文件 社会网络分析 关联特征 Occupational diseases Diagnostic criteria Normative references Social network analysis Relevant Characteristics
目的:分析我国职业病诊断标准的规范性引用文件,探索我国职业病诊断标准之间的关联特征,为职业病诊断标准体系的完善提供依据。方法:于2021年1至3月,检索职业病诊断标准的文本及规范性引用文件,使用Excel 2013建立数据库,SPSS 22.0软件和Ucinet 6.0软件进行数据分析。采用频次分析法,对规范性引用文件的分布情况进行统计;采用社会网络分析法,对职业病诊断标准的网络密度和中心性进行统计,并绘制职业病诊断标准关联关系网络拓扑图。结果:115项职业病诊断标准中,105项标准引用了146项规范性引用文件,共计431次。其中,被引频次较多的规范性引用文件分别为GB/T 16180(91次)、GBZ 76(37次)和GBZ 73(23次),GBZ 188、GBZ/T 238中的规范性引用文件数量较多,分别为87、13项。社会网络分析结果显示,整体网络密度为0.028 1;相对点中心度为3.089,排名前3的标准分别为GB/T 16180(55.152)、GBZ 188(53.333)、GBZ 76(23.636);接近中心度为7.773,排名前3的标准分别为GB/T 16180(8.735)、GBZ 188(8.730)、GBZ 76(8.333);中间中心度为0.824,排名前3的标准分别为GBZ 188(38.836)、GB/T 16180(38.301)、GBZ/T 238(10.407);GB/T 16180、GBZ 188、GBZ 76、GBZ 73、GBZ 59位于职