付秋菊 徐敬宣 高瑞雪 劉 杰
1.青島濱海學(xué)院附屬醫(yī)院神經(jīng)內(nèi)科,山東青島 266400;2.青島濱海學(xué)院醫(yī)學(xué)院,山東青島 266555;3.青島濱海學(xué)院附屬醫(yī)院腫瘤科,山東青島 266400;4.青島濱海學(xué)院附屬醫(yī)院中醫(yī)科,山東青島 266400;5.青島濱海學(xué)院附屬醫(yī)院康復(fù)科,山東青島 266400
肌電描記術(shù)是指通過表面電極或針電極來記錄肌肉電勢(shì)的變化。表面肌電圖(surface electromyography,sEMG)能夠定量、定性分析神經(jīng)肌肉功能,客觀地反映所測(cè)肌肉功能,準(zhǔn)確評(píng)估康復(fù)效果,近年來被廣泛應(yīng)用于康復(fù)治療領(lǐng)域[1]。目前,CiteSpace 軟件被廣泛應(yīng)用于知識(shí)領(lǐng)域的可視化分析,它能夠?qū)⑾嚓P(guān)的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)以知識(shí)圖譜的形式呈現(xiàn),幫助學(xué)者了解相關(guān)領(lǐng)域的演變過程[2]。本文以中國知網(wǎng)(China National Knowledge Infrastructure,CNKI)數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ),應(yīng)用CiteSpace 軟件,繪制了肌電描記術(shù)在康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用研究的知識(shí)圖譜,以了解國內(nèi)相關(guān)研究的進(jìn)展情況。
文獻(xiàn)數(shù)據(jù)來源:CNKI;檢索主題詞:肌電描記術(shù),康復(fù);檢索方式:主題詞+自由詞(“肌電描記術(shù)”O(jiān)R“表面肌電圖”O(jiān)R“表面肌電sEMG”O(jiān)R“表面肌電信號(hào)”)AND(“康復(fù)”O(jiān)R“康復(fù)日常生活活動(dòng)”O(jiān)R“康復(fù)護(hù)理”O(jiān)R“康復(fù)研究”O(jiān)R“中醫(yī)針灸康復(fù)”);檢索年范圍:2000-01-01 至2020-06-10;檢索日期:2020-06-10;檢索范圍:期刊,博碩士論文,外文庫。
數(shù)據(jù)處理:以Refworks 格式導(dǎo)出檢索結(jié)果,在Cite Space 軟件(版本.5.6.R2)中運(yùn)行,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換。
軟件參數(shù)設(shè)置包括Time Slicing:From 2000 to 2020,Years Per Slice 1;Pruning:Pathfinder(僅關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析時(shí)采用)。其他參數(shù)未特殊標(biāo)明均為默認(rèn)系統(tǒng)選擇。
文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)、作者發(fā)文量、期刊發(fā)文量等應(yīng)用CNKI自帶計(jì)量可視化分析功能、醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)王文獻(xiàn)分析模塊及Excel 相關(guān)功能實(shí)現(xiàn)。
將納入的文獻(xiàn)分別進(jìn)行關(guān)鍵詞、作者、研究機(jī)構(gòu)的可視化分析。
2.1.1 發(fā)文量統(tǒng)計(jì) 本文共納入984 篇文獻(xiàn),年發(fā)文量自2000 年逐漸增多(圖1),通過擬合曲線發(fā)現(xiàn)增長呈現(xiàn)指數(shù)增長(y=3.2494e0.1881x),到2019 年達(dá)到近20 年的最高值(138 篇)。
圖1 年發(fā)文量統(tǒng)計(jì)
2.1.2 期刊來源統(tǒng)計(jì) 納入文獻(xiàn)有563 篇來源于267 個(gè)期刊雜志,發(fā)文量≥5 篇的期刊共17 個(gè)(圖2),其中北大中文核心期刊8 個(gè)。發(fā)文量前五位的雜志分別是:《中國康復(fù)醫(yī)學(xué)雜志》(45 篇,發(fā)文占比7.99%)、《中華物理醫(yī)學(xué)與康復(fù)雜志》(44 篇,發(fā)文占比7.81%)、《中國康復(fù)理論與實(shí)踐》(25 篇,發(fā)文占比4.44%)、《中國康復(fù)》(22 篇,發(fā)文占比3.91%)、《生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志》(16 篇,發(fā)文占比2.84%)。
圖2 發(fā)文量≥5 篇的期刊統(tǒng)計(jì)
2.2.1 作者發(fā)文量分析 共2078 名作者參與了相關(guān)論文的發(fā)表,其中發(fā)文量>5 篇的作者共17 名(圖3)。發(fā)文量前五位的作者分別是:馮曉東(10 篇)、竇祖林(8 篇)、溫紅梅(8 篇)、謝平(8 篇)、李建華(8 篇)。
圖3 發(fā)文量>5 篇的作者統(tǒng)計(jì)
2.2.2 作者合作網(wǎng)絡(luò)可視化分析 作者合作網(wǎng)絡(luò)(圖4)中N=194,E=274,提示被納入分析的作者共194 位,他們之間形成多個(gè)不同的合作網(wǎng)絡(luò),合作關(guān)系緊密、合作人數(shù)前三位的團(tuán)隊(duì)分別是竇祖林團(tuán)隊(duì)、郝道劍團(tuán)隊(duì)、盧惠蘋團(tuán)隊(duì)。
圖4 作者合作網(wǎng)絡(luò)
2.3.1 研究機(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計(jì) 發(fā)文量≥5 篇的研究機(jī)構(gòu)共10 家,以上海理工大學(xué)醫(yī)療器械與食品學(xué)院發(fā)文量最大(11 篇),中山大學(xué)附屬第三醫(yī)院康復(fù)醫(yī)學(xué)科(8 篇)、福建中醫(yī)藥大學(xué)(7 篇)分列二、三位(圖5)。
圖5 發(fā)文量≥5 篇的研究機(jī)構(gòu)
2.3.2 研究機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)可視化分析 圖6 顯示網(wǎng)絡(luò)中共有47 個(gè)節(jié)點(diǎn)、12 條連線,提示共有47 個(gè)科研機(jī)構(gòu)被納入,機(jī)構(gòu)之間未形成明顯的合作網(wǎng)絡(luò)。各科研機(jī)構(gòu)的中介中心性均為0,提示未形成以某一機(jī)構(gòu)為核心的合作團(tuán)隊(duì),研究獨(dú)立分散。
圖6 研究機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)
關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)(圖7)中N=211,E=465。表1 展示了共現(xiàn)頻次前20 位的關(guān)鍵詞。網(wǎng)絡(luò)中詞頻最高的關(guān)鍵詞為表面肌電信號(hào)(191),除去與主題詞相關(guān)的關(guān)鍵詞,按照頻次排序排名前三位的關(guān)鍵詞分別為“腦卒中、偏癱、特征提取”。按照中介中心性排序排名前3 位的是“腦卒中(0.27)、偏癱(0.13)、痙攣(0.09)”。
表1 共現(xiàn)關(guān)鍵詞列表
圖7 關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)
關(guān)鍵詞聚類圖譜(圖8)中共有10 個(gè)聚類,Modularity Q=0.5539(>0.3),Mean Silhouette=0.6604,提示聚類結(jié)果較好。
圖8 關(guān)鍵詞聚類圖譜
關(guān)鍵詞聚類中規(guī)模最大,包含的關(guān)鍵詞數(shù)量最多是#0,#5 聚類成員的相似性最高(Silhouette=0.937)見表2。
表2 關(guān)鍵詞聚類列表
圖9 中淺線條表示從2000—2020 年,深線條表示關(guān)鍵詞突現(xiàn)從出現(xiàn)到結(jié)束的時(shí)間段?!吧锓答仭蓖滑F(xiàn)時(shí)間為2003—2009 年,突現(xiàn)強(qiáng)度為7.0062,是突現(xiàn)時(shí)間最早,持續(xù)時(shí)間相對(duì)較長,且突現(xiàn)強(qiáng)度較大的詞?!凹‰妶D”突現(xiàn)強(qiáng)度最大(9.4188),“股外側(cè)肌”突現(xiàn)持續(xù)時(shí)間最長(9 年),與“股直肌、最大等長收縮、康復(fù)評(píng)定”出現(xiàn)于同一時(shí)間段,“下肢痙攣”在2015 年開始突現(xiàn),但是突現(xiàn)維持時(shí)間較短、突現(xiàn)強(qiáng)度較小(3.3598)。
圖9 前十位關(guān)鍵詞突現(xiàn)分析圖譜
關(guān)鍵詞時(shí)間線圖譜(圖10)將10 個(gè)關(guān)鍵詞作為聚類標(biāo)簽,按時(shí)間順序?qū)⒕垲悆?nèi)的關(guān)鍵詞分布開來,展示了10 個(gè)集群在時(shí)間點(diǎn)和時(shí)間跨度上的差異。這10 個(gè)關(guān)鍵詞聚類標(biāo)簽代表了主要的研究方向,“#2 針刺療法、#8 偏癱、#9 平衡功能”是近年出現(xiàn)的關(guān)鍵詞聚類。
圖10 關(guān)鍵詞的時(shí)間線圖譜
通過對(duì)發(fā)文量的分析發(fā)現(xiàn),自2000 年年發(fā)文量呈現(xiàn)指數(shù)增長趨勢(shì)。由此可見,肌電描記術(shù)在國內(nèi)康復(fù)治療領(lǐng)域的應(yīng)用研究和探索越來越廣泛。
發(fā)文最多的作者是馮曉東,其所在團(tuán)隊(duì)主要研究針灸治療腦卒中患者肢體康復(fù)的臨床效果及sEMG特征[3-4]。發(fā)文量第二位共4 人,竇祖林、溫紅梅所在團(tuán)隊(duì)研究成果集中發(fā)表于2010—2014 年,研究的主題包括腦卒中恢復(fù)期患者相關(guān)肌群表面肌電特征及康復(fù)手段干預(yù)后對(duì)相關(guān)肌群表面肌電的影響[5-6]。謝平等[7-8]設(shè)計(jì)了基于腦肌電反饋的虛擬康復(fù)系統(tǒng),并建立基于肌電信號(hào)的肌肉功能狀態(tài)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。張海燕等[9]在臨床疾病肌肉功能表面肌電圖檢查技術(shù)方面有較深入研究。
作者合作網(wǎng)絡(luò)中,以竇祖林團(tuán)隊(duì)、郝道劍團(tuán)隊(duì)、盧惠蘋團(tuán)隊(duì)人數(shù)最多,團(tuán)隊(duì)聯(lián)系緊密。竇祖林團(tuán)隊(duì)的研究成果前已論述;郝道劍團(tuán)隊(duì)[10-12]的研究成果集中發(fā)表于2017—2019 年,主要包括腦卒中偏癱患者淺表肌群的sEMG 特征及功能電刺激、經(jīng)顱磁刺激等手段對(duì)腦卒中患者肢體sEMG 的影響和肢體康復(fù)療效的臨床研究。盧惠蘋團(tuán)隊(duì)[13-15]研究成果集中發(fā)表于2019 年,研究主題包括對(duì)膝關(guān)節(jié)損傷和椎間盤突出患者表面肌電圖特征的分析,以及基于sEMG 進(jìn)行康復(fù)訓(xùn)練對(duì)上述疾病康復(fù)療效的影響。但是大部分學(xué)者在此領(lǐng)域研究發(fā)文量較少,研究相對(duì)分散,缺乏持續(xù)性。
從機(jī)構(gòu)發(fā)文量來看,高產(chǎn)機(jī)構(gòu)主要來源于醫(yī)院的康復(fù)機(jī)構(gòu)(5 家)、大學(xué)(2 家)、學(xué)院(2 家)、研究院(1 家)。以上海理工大學(xué)醫(yī)療器械與食品學(xué)院發(fā)文量最多。研究機(jī)構(gòu)之間沒有形成明確的合作網(wǎng)絡(luò),建議各研究機(jī)構(gòu)充分利用自身資源優(yōu)勢(shì),開展機(jī)構(gòu)間的合作。
頻次和中介中心性最高的關(guān)鍵詞是“腦卒中”,說明肌電描記術(shù)在“腦卒中”患者康復(fù)治療中應(yīng)用的研究最多。相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)表時(shí)間從2003 年持續(xù)至今,包括臨床研究和基礎(chǔ)技術(shù)研究。
“肌肉疲勞”“生物反饋”“特征提取模式識(shí)別”也一直是研究的重點(diǎn)。通過肌肉疲勞監(jiān)測(cè)系統(tǒng),分析肌肉疲勞的主觀感受和sEMG 特征變化的關(guān)系,克服肌電疲勞帶來的負(fù)面影響,對(duì)于臨床具有重要的意義[16-18]?;凇吧锓答仭奔夹g(shù)建立的訓(xùn)練和治療系統(tǒng),廣泛應(yīng)用于神經(jīng)肌肉的康復(fù)訓(xùn)練和治療中[8]。基于sEMG 的變化進(jìn)行“特征提取、模式識(shí)別”,開發(fā)虛擬康復(fù)系統(tǒng)[19-20]、新型肌電脈沖治療儀[21-22]、康復(fù)機(jī)器人[23-25]等可用于指導(dǎo)康復(fù)訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)康復(fù)治療個(gè)體化。
本研究基于CNKI 數(shù)據(jù)庫,使用CiteSpace 軟件對(duì)肌電描記術(shù)在康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用研究的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析,揭示了2000 年以來我國在該領(lǐng)域研究的基本狀況。但本研究仍有不足之處,由于CiteSpace軟件自身的局限性,不能同時(shí)分析多個(gè)數(shù)據(jù)庫,且CNKI 數(shù)據(jù)庫僅收錄了該領(lǐng)域的部分文獻(xiàn),不能全面展示該領(lǐng)域的整體現(xiàn)狀。下一步我們將進(jìn)行中英文數(shù)據(jù)庫文獻(xiàn)檢索及整理,從而更客觀反映該領(lǐng)域的研究動(dòng)向,更好地為臨床及科研工作服務(wù)。