COVID-19相關(guān)研究的文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)分析

姚春霖，孫 燕，陳 蕊，孫樹俊，林 云

華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬協(xié)和醫(yī)院麻醉科（武漢 430022）

新型冠狀病毒肺炎（corona virus disease 2019，COVID-19）是以發(fā)熱、乏力、干咳為主要臨床表現(xiàn)，以呼吸道飛沫和密切接觸為主要傳播途徑的烈性傳染病。2020年國家衛(wèi)生健康委員會第1號文件將COVID-19納入《中華人民共和國傳染病防治法》規(guī)定的乙類傳染病，并采取甲類傳染病的預(yù)防、控制措施[1-3]。COVID-19的致病微生物是新型冠狀病毒（SARS-CoV-2），進(jìn)入人體后常有1～14天的潛伏期，多數(shù)在3～7天發(fā)病，與SARS和MERS高致死率不同，COVID-19致死率較低，文獻(xiàn)報(bào)道僅為0.7%～5.8%[4]。截至2020年11月15日24時(shí)，全球COVID-19累計(jì)確診病例超5.4×107例，累計(jì)死亡病例超過1.3×106例[3]，目前COVID-19感染病例和死亡病例仍在持續(xù)增加，COVID-19相關(guān)研究依然是當(dāng)前醫(yī)學(xué)領(lǐng)域主要的研究熱點(diǎn)之一。

CiteSpace是目前廣泛使用的可視化分析軟件，被用于多學(xué)科領(lǐng)域的知識圖譜繪制[5-6]。本研究應(yīng)用CiteSpace軟件對Web of Science數(shù)據(jù)庫收錄的COVID-19相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析，探索當(dāng)前COVID-19研究現(xiàn)狀、研究熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢，為該領(lǐng)域未來研究提供科學(xué)參考。

1 方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

以Web of Science核心合集為檢索數(shù)據(jù)庫，以"nCoV-2019" OR "2019-nCoV" OR "COVID-19" OR"SARS-CoV-2" OR "novel coronavirus"為檢索詞，時(shí)間限定于2019年12月1日至2020年11月15日。使用數(shù)據(jù)庫中的“文獻(xiàn)類型精煉”選項(xiàng)對檢索結(jié)果進(jìn)行提煉，納入論著、綜述，排除了會議摘要、評論、論文集論文、來信等不符合納入標(biāo)準(zhǔn)的文章類型。以“全記錄與引用的參考文獻(xiàn)”及“純文本”格式導(dǎo)出檢索內(nèi)容。本研究是對現(xiàn)有文獻(xiàn)的匯總分析，無需所在機(jī)構(gòu)倫理委員會審批。

1.2 數(shù)據(jù)分析及處理

使用CiteSpace 5.6軟件對COVID-19相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行計(jì)量分析，主題節(jié)點(diǎn)包括期刊、國家/地區(qū)、作者、研究機(jī)構(gòu)、關(guān)鍵詞聚類和被引文獻(xiàn)分析。其中網(wǎng)絡(luò)圖譜中節(jié)點(diǎn)的大小表示出現(xiàn)次數(shù)或被引頻次的多少，節(jié)點(diǎn)間線條粗細(xì)表示節(jié)點(diǎn)之間聯(lián)系緊密程度，線條越粗、顏色越深代表節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系越緊密，有著更深的合作關(guān)系。

2 結(jié)果

2.1 文獻(xiàn)發(fā)表情況

截止2020年11月15日，Web of Science網(wǎng)站已發(fā)表58 000余篇COVID-19相關(guān)文章。排除會議摘要、論文集和信件之后，獲得28 069篇論著和3 387篇綜述，其中28 875篇（91.79%）英文，604篇（1.92%）德文，575篇（1.83%）西班牙文，1402篇（4.46%）其他文種發(fā)表。本研究僅納入英文文獻(xiàn)并導(dǎo)入CiteSpace軟件進(jìn)行分析。

2.2 期刊/雜志分析

截止2020年11月15日，共有3 879個(gè)期刊發(fā)表了COVID-19相關(guān)文章。被引期刊/雜志排名前三的分別是Lancet（15 179次），New Engl J Med（13 838次 ） 和JAMA-J Am Med ASSOC（10 386次），表1中列出了被引排名前十的雜志。此外，我們通過CiteSpace對COVID-19相關(guān)期刊進(jìn)行了疊加，結(jié)果顯示共有三種引用路徑：黃色的途徑，在免疫學(xué)/生物學(xué)期刊上發(fā)表的論文大多引用了生物學(xué)/遺傳學(xué)領(lǐng)域的期刊；中間綠色路徑，在醫(yī)學(xué)/臨床期刊上發(fā)表的論文部分引用了生物學(xué)/遺傳學(xué)領(lǐng)域的期刊；最下面的綠色路徑是在醫(yī)學(xué)/臨床期刊上發(fā)表的論文，部分引用了健康/醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的期刊，如圖1所示。

圖1 與COVID-19相關(guān)的期刊的雙圖疊加圖Figure 1. The dual-map overlay of journals related to COVID-19

表1 2019年至2020年COVID-19研究論文被引排名前10的期刊Table 1.Top 10 journals cited for COVID-19 research from 2019 to 2020

2.3 作者分析

作者發(fā)表研究的數(shù)量和引用頻次一定程度上可以反映作者的科研能力和學(xué)術(shù)水平。如表2和圖2所示，發(fā)文量前十的作者中，Zhang W（45篇）排名第一，其次是Li W（43篇）、Wang W（39篇）和Liu L（39篇）。但是,被引用次數(shù)最多的作者/機(jī)構(gòu)是Huang CL（5 580次），其次是WHO（4 625次）和Guan W（3 632次） 。

圖2 作者分布（A）對COVID-19研究做出貢獻(xiàn)的重要作者網(wǎng)絡(luò)地圖（B）對COVID-19研究做出貢獻(xiàn)的被引作者網(wǎng)絡(luò)地圖Figure 2. The distribution of authors(A) The network map of important authors contributed to COVID-19 research. (B) The network map of co-cited authors contributed to COVID-19 research.

表2 2019年至2020年COVID-19研究領(lǐng)域發(fā)文量被引量前10的作者Table 2. The rank of 10 authors and co-cited authors in the field of COVID-19 from 2019 to 2020

2.4 國家（地區(qū)）和機(jī)構(gòu)分析

以國家（地區(qū)）和機(jī)構(gòu)分別進(jìn)行文獻(xiàn)的視圖分析。 如表3和圖3所示，美國是COVID-19領(lǐng)域發(fā)表文章最多的國家，已發(fā)表9 060篇，且與其他國家研究合作緊密。 在COVID-19研究領(lǐng)域排名前5位的研究機(jī)構(gòu)分別是：華中科技大學(xué)（653篇）、哈佛大學(xué)（547篇）、武漢大學(xué)（414篇）、米蘭大學(xué)（329篇）和多倫多大學(xué)（329篇）。

圖3 國家（地區(qū)）和機(jī)構(gòu)的分布（A）參與COVID-19研究的國家（地區(qū)）網(wǎng)絡(luò)地圖 （B）參與COVID-19研究的機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)地圖Figure 3. The distribution of countries and institutes (A) The network map of countries/regions that involved in COVID-19 research. (B) The network map of institutes that involved in COVID-19 research

表3 2019年至2020年COVID-19研究領(lǐng)域發(fā)文排名前10的國家和機(jī)構(gòu)Table 3. Top ten countries and institutions in the field of COVID-19 research from 2019 to 2020

2.5 關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

通過觀察關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，我們發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)頻率最高的關(guān)鍵詞是COVID-19（16 959次），其次是冠狀病毒（5 688次）和SARS-CoV-2（5 678次）。CiteSpace中，節(jié)點(diǎn)的大小表示出現(xiàn)頻率的多少，節(jié)點(diǎn)越大，預(yù)示出現(xiàn)頻率越高。節(jié)點(diǎn)間線條越粗，顏色越深，預(yù)示著節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系越緊密。如圖4所示，我們可以直觀地觀察到每個(gè)關(guān)鍵詞所對應(yīng)節(jié)點(diǎn)的大小，其中這些較大的節(jié)點(diǎn)主要集中在COVID-19致病機(jī)制和臨床表現(xiàn)方面。

圖4 COVID-19 關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析圖譜Figure 4. The keywords that published articles related to COVID-19 research

2.6 被引文獻(xiàn)分析

我們使用CiteSpace構(gòu)建了被引文獻(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)（圖5），揭示了論文之間的相關(guān)性。所有分類均以出版物參考文獻(xiàn)中提取的術(shù)語命名，以關(guān)鍵詞為聚類標(biāo)簽，采用LLR算法進(jìn)行聚類。結(jié)果顯示最大的聚類簇是“＃0羥氯喹”，其余依次為“＃1臨床特征”“＃2急性心肌梗死”“#3刺突蛋白”。

圖5 COVID-19引用文獻(xiàn)聚類分析網(wǎng)格圖集Figure 5. COVID-19 cited literature cluster analysis map

3 討論

本研究對2019年12月1日至2020年11月15日Web of Science核心數(shù)據(jù)庫中COVID-19相關(guān)研究文獻(xiàn)進(jìn)行了計(jì)量分析。目前，COVID-19已在全球范圍內(nèi)廣泛擴(kuò)散和流行，其中美國是疫情最嚴(yán)重的國家之一，而我國是現(xiàn)階段為數(shù)不多的疫情得到基本控制的大國之一，就全球范圍而言COVID-19新進(jìn)確診病例和死亡病例目前仍在攀升，對COVID-19進(jìn)行深入的科學(xué)研究及尋找有效的控制方案依然是當(dāng)前醫(yī)學(xué)領(lǐng)域重要的科研焦點(diǎn)，我們的研究為COVID-19研究者迅速掌握COVID-19研究基礎(chǔ)和把握COVID-19研究前沿提供科學(xué)指導(dǎo)。

研究結(jié)果表明，中國和美國在COVID-19研究領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位。同時(shí)，本研究結(jié)果展示了COVID-19研究領(lǐng)域重要的研究者和核心研究機(jī)構(gòu)，這為COVID-19研究者尋找潛在合作伙伴提供參考。

文獻(xiàn)共被引是指同一引用文獻(xiàn)中引用的兩個(gè)不同的文獻(xiàn)，它們可以揭示特定領(lǐng)域知識結(jié)構(gòu)的演變和研究重點(diǎn)。本文引用文獻(xiàn)聚類有很多種，大致包括臨床表現(xiàn)、治療方法、感染機(jī)制、診斷方法、病史、藥物疫苗和神經(jīng)系統(tǒng)表現(xiàn)等。新型冠狀病毒肺炎的藥物治療、臨床表現(xiàn)和感染機(jī)制是研究的重點(diǎn)。

治療方案（聚類I）：COVID-19爆發(fā)以來，醫(yī)務(wù)工作者和基礎(chǔ)科研人員從不同的機(jī)制探尋有效的治療方案，包括呼吸支持治療、抗病毒藥物應(yīng)用、免疫療法、激素應(yīng)用、中醫(yī)中藥以及抗凝干預(yù)等[7]。羥氯喹是氯喹的衍生物，這類藥物早期主要作為一種抗瘧疾藥在臨床中應(yīng)用，之后應(yīng)用范圍逐漸擴(kuò)大到自身免疫系統(tǒng)性疾病和抗病毒治療方面。Wang等通過體外實(shí)驗(yàn)證實(shí)了氯喹抗SARS-CoV-2病毒的療效，其可能是通過抑制細(xì)胞血管緊張素轉(zhuǎn)換酶2受體的糖基化，從而干擾SARS-CoV-2病毒與受體細(xì)胞膜的融合[8]。然而，一些臨床觀察并未得出一致的結(jié)論，Cavalcanti 等發(fā)現(xiàn)單獨(dú)應(yīng)用羥氯喹或聯(lián)合阿奇霉素并不能改善輕中度COVID-19患者的臨床結(jié)局，且不良反應(yīng)明顯增加[9]。我國最新版《新冠肺炎診療方案》中不推薦單獨(dú)應(yīng)用羥氯喹或聯(lián)合使用阿奇霉素治療COVID-19[10]。關(guān)于抗病毒藥物除了氯喹/羥氯喹，α-干擾素、克立芝、利巴韋林、瑞德西韋等均有大量研究進(jìn)行療效觀察。然而，目前為止，COVID-19仍無特效藥物可以治療，探索新的治療藥物或手段仍是目前的熱點(diǎn)。

臨床特征（聚類II）：大量已發(fā)表的文獻(xiàn)描述了COVID-19的臨床表現(xiàn)，這是COVID-19患者所表現(xiàn)出的最直觀的特征。目前COVID-19的全球致死率為0.7%～5.8%，中國大陸的致死率為0.66%[4]。其中80%的COVID-19感染者為輕型病例，癥狀為無肺炎表現(xiàn)或輕型肺炎表現(xiàn)，X線片可能無明顯改變；14%為重癥病例，癥狀或體征包括呼吸急促（頻率＞30次/分）、血氧飽和度降低＜93%（未吸氧狀態(tài)下）、氧合指數(shù)（PaO2/FiO2）＜300或1～2天肺滲出液＞50%；6%為危重病例，癥狀多表現(xiàn)為呼吸衰竭、敗血性休克和多器官功能衰竭[4,11-15]。除影響呼吸系統(tǒng)外，COVID-19還會影響：①心血管系統(tǒng)（心肌標(biāo)志物的升高提示心肌損傷，突發(fā)心臟衰竭或急性心肌梗死甚至心跳驟停）[16-17]；②神經(jīng)系統(tǒng)（重癥患者的神經(jīng)系統(tǒng)損傷較明顯，多表現(xiàn)為中樞神經(jīng)癥狀，如頭痛、頭昏、意識障礙和急性腦血管病等）[18-19]；③消化系統(tǒng)（癥狀多為腹瀉嘔吐，少數(shù)表現(xiàn)為腹痛，而危重癥患者的肝功能損害與輕癥患者相比則更加明顯）[20]；④泌尿系統(tǒng)（63%患者會出現(xiàn)蛋白尿，27%出現(xiàn)血尿，少數(shù)患者則會發(fā)展為急性腎損傷和腎功能衰竭）[21]。

感染機(jī)制（聚類III）：通過研究之前的冠狀病毒（如Ro-BatCoV HKU10和HCoV-EMC等）的感染機(jī)制，研究人員發(fā)現(xiàn)血管緊張素轉(zhuǎn)化酶-2（ACE2，宿主細(xì)胞膜上最重要的受體之一）與帶有弗林蛋白酶切割位點(diǎn)的刺突蛋白相互作用，發(fā)生蛋白水解和酸化，導(dǎo)致了SARS-CoV-2的入侵，同時(shí)機(jī)體釋放大量炎性因子，使得血管炎性滲出增加，加重了組織水腫，嚴(yán)重時(shí)可致器官衰竭[22-24]。而ACE2廣泛存在于身體內(nèi)重要器官中，這也解釋了COVID-19不僅僅是對呼吸系統(tǒng)造成損害，也表現(xiàn)出全身器官受累癥狀[25-26]。2020年最新研究發(fā)現(xiàn)COVID-19胞膜上的刺突蛋白與ACE2的結(jié)合能力相比SARS-CoV更強(qiáng)，所以刺突蛋白可能是針對COVID-19研發(fā)治療性抗體和檢驗(yàn)診斷的關(guān)鍵靶點(diǎn)[27-29]。

本研究簡要分析了近 1年COVID-19研究的現(xiàn)狀、熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢，研究的不足之處在于僅納入了 Web of Science 核心合集文獻(xiàn)中的英文文獻(xiàn)，且文章類型僅包括“文獻(xiàn)”和“綜述”，可能會存在偏倚。此外由于本研究納入文獻(xiàn)時(shí)間跨度小，因此CiteSpace軟件無法根據(jù)COVID-19關(guān)鍵字時(shí)區(qū)圖分析COVID-19研究趨勢。