通讯作者: 杨飞龙, 19777039@qq.com

DOI：10.12201/bmr.202406.00004

Quantitative Evaluation of Elderly Health Policies in China Based on PMC Index Model

• 摘要：目的/意义 本研究旨在通过政策文本挖掘及量化评价的结果，对当前老年健康政策体系的建设进行讨论，为未来政策调整和优化提供参考借鉴。方法/过程。 以2019-2023年国务院有关部门下发的老年健康相关政策为研究对象，运用 ROST文本数据挖掘工具获得高频词表及语义网络，运用Gephi绘制社会网络关系图进行文本分析。通过构建PMC指数模型，对老年健康相关政策进行量化分析。 结果/结论 研究表明，“国家”、“社会”、“知识”、“资源”、“保障”等高频词在社会网络中与其他节点密切关联，是老年健康政策的重点领域。在PMC指数结果中，政策的PMC指数均值达到6.65，说明老年健康政策制定整体上态势积极，并从政策的优化方面提出了相关建议。

  关键词： 老年健康；政策评价；文本挖掘；PMC指数模型; ; 

   

  Abstract: Purpose/Significance: This study aims to discuss the construction of the current elderly health policy system through the results of policy text mining and quantitative evaluation, providing references for future policy adjustments and optimization. Method/Process: Elderly health-related policies issued by relevant departments of the State Council from 2019 to 2023 were selected as the research focus. The ROST text data mining tool was utilized to extract high-frequency word lists and construct semantic networks. Gephi was employed to visualize social network relationships, facilitating text analysis. Quantitative analysis of elderly health-related policies was performed using the PMC index model. Results/Conclusion: The research revealed that high-frequency words such as national, society, knowledge, resources, and guarantee are closely interconnected in the social network, indicating key areas of elderly health policies. The mean PMC index of policies reached 6.65, reflecting an overall positive trend in policy formulation. Furthermore, the study proposed relevant recommendations for policy optimization.

  Key words: Elderly health; Policy evaluation; Text Mining；PMC index model

  提交时间：2024-06-07

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