通讯作者: 蒋俭, trywczy@163.com

DOI：10.12201/bmr.202512.00064

Analysis and Improvement Strategies of Clinical Fellowship Feedback Based on Text Mining

• 摘要：目的/意义 挖掘临床进修医师评价文本，评估培训现状，为精准改进教学管理提供实证依据。方法/过程 收集2023年9月至2025年9月北京市某三甲教学医院进修医师评价文本，采用BERTopic与中文预训练语言模型开展主题与情感分析，结合改进的重要性-绩效分析(Importance-Performance Analysis, IPA)方法构建“主题关注度-情感满意度”矩阵，对低满意度主题的负向文本作关键词共现。结果/结论 共识别出6个主题，分别划分至优势巩固、关键改进、适度提升、次要优化领域，建议在进修教学管理中巩固师资优势、增加临床与科研实践机会、优化管理流程与学习支持环境。

  关键词： 临床进修; 文本挖掘; 教学管理

   

  Abstract: Purpose/Significance To mine textual evaluations from clinical fellows, assess the current status of training, and provide empirical evidence for targeted improvements in educational management Method/Process Textual evaluation data were collected from clinical fellows at a tertiary teaching hospital in Beijing from September 2023 to September 2025. BERTopic and a Chinese pre-trained language model were used to perform topic modeling and sentiment analysis. An improved Importance–Performance Analysis(IPA) approach was then applied to construct a “topic attention–sentiment satisfaction” matrix, and keyword co-occurrence analysis was conducted on negative texts within low-satisfaction topics. Result/Conclusion Six topics were identified and classified into four domains: strengths to be maintained, key areas for improvement, areas for moderate enhancement, and secondary optimization areas. Based on these findings, it is recommended that clinical fellowship management focus on consolidating faculty strengths, increasing opportunities for clinical and research practice, optimizing management processes and learning support environment.

  Key words: clinical fellowship; text mining; teaching management

  提交时间：2025-12-22

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