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    關于國際高血壓領域系統(tǒng)評價近20年研究熱點的可視化分析

    2022-03-27 00:53:04田穎彭偉陸峰傅春升高超孫斐斐朱俊潼
    中國循證心血管醫(yī)學雜志 2022年12期

    田穎,彭偉,陸峰,傅春升,高超,孫斐斐,朱俊潼

    過去的十幾年間,高血壓已經(jīng)成為全球疾病負擔的首位病因[1]。《中國心血管病報告2018》[2]顯示,中國心血管?。–VD)防治工作在取得初步成效的同時,又面臨新的嚴峻挑戰(zhàn)??傮w上看,中國心血管病患病率及死亡率仍處于上升階段。推算心血管病現(xiàn)患人數(shù)2.9億,其中高血壓2.45億,而知曉率、治療率和控制率遠不盡人意。高血壓研究領域分支較多且復雜,因此對高血壓相關文獻進行分析,系統(tǒng)全面、直觀地了解高血壓相關研究現(xiàn)狀、研究熱點,對于相關的科研和臨床工作均十分重要。

    CiteSpace是Citation Space的簡稱,可譯為“引文空間”。由于是通過可視化的手段來呈現(xiàn)科學知識的結構、規(guī)律和分布情況,因此也將通過此類方法分析得到的可視化圖形稱為“科學知識圖譜”[3]。系統(tǒng)評價和Meta分析被公認為評價臨床療效、制訂臨床指南和規(guī)范的基石[4]。本研究希冀通過該軟件的文獻可視化分析,對近20年來對高血壓系統(tǒng)評價(systematic reviews,SR)領域建立全面的認識,分析高血壓學科的發(fā)展趨勢,追蹤學科的研究熱點。

    1 資料與方法

    1.1 資料來源以Web of Science(以下簡稱WOS) 核心合集數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)源,因1999年之前的SR文獻很少且零星分散,所以檢索時間設定為1999~2019年。檢索策略為篇名同時包含疾病名稱和研究類型。疾病名稱的英文表達為“hypertension” OR “high blood pressure*” OR “blood pressure*,high”,研究類型包括System evaluation or Systematic review or Meta-analysis。

    1.2 數(shù)據(jù)生成和數(shù)據(jù)轉換WOS數(shù)據(jù)庫導出題錄為“其它文本格式文件”,文件類型為“全記錄與引用的參考文獻”,導出格式為“純文本”,可直接應用于CiteSpace軟件分析。數(shù)據(jù)分析前先進行原始數(shù)據(jù)的預處理、過濾和除重。

    1.3 可視化分析流程首先構建臨床問題,納入所有與高血壓相關的SR研究;進一步確定WOS數(shù)據(jù)庫;檢索文獻完成后以純文本格式導出引文數(shù)據(jù);進而導入CiteSpace軟件進行相關分析;綜合圖譜結果進行解讀和結果分析;最后采用專家調查法驗證與可視化分析結果的一致性,圖1。

    圖1 可視化分析流程

    1.4 統(tǒng)計學分析WOS數(shù)據(jù)庫自帶的計量學分析工具對檢索得到的全部文獻進行初步分析,利用CiteSpace(版本為5.6.R5)對文獻進行可視化分析,通過節(jié)點文獻共被引網(wǎng)絡分析來了解高血壓系統(tǒng)評價的研究前言和知識基礎;通過高頻關鍵詞節(jié)點分析和聚類分析來發(fā)掘研究熱點、研究趨勢和知識結構;通過突現(xiàn)檢測的突顯詞來識別前沿領域和當年熱門話題。Citespace依據(jù)網(wǎng)絡結構和聚類清晰度,提供了模塊值(Q值)和平均輪廓值(S值)兩個指標,作為評判圖譜繪制效果的依據(jù)。Q值越大表示該網(wǎng)絡的聚類效果越好,Q值在0~1之間,Q>0.3意味著劃分出來的聚類結構是顯著的,越接近1表示該聚類越好。S值是用來衡量網(wǎng)絡同質性的指標,越接近1,反映網(wǎng)絡同質性越高。該值在0.5以上,可以認為該聚類結果是合理的。

    2 結果

    2.1 高血壓系統(tǒng)評價相關研究文獻分布特征

    2.1.1 1999~2019年有關高血壓SR發(fā)文量的總體趨勢WOS文獻從1999~2009年的10年間,高血壓SR發(fā)文量均比較少,2010年后發(fā)文量上升幅度增大,2012年后英文文獻上升幅度明顯升高(圖2)。

    圖2 1999~2019年WOS數(shù)據(jù)庫高血壓相關SR發(fā)文量總體趨勢

    2.1.2 分布情況對于數(shù)據(jù)庫的導出數(shù)據(jù),從作者分布、機構分布、來源出版物、基金分布等幾個方面給與了排名前5位的分析。WOS核心合集數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)計結果顯示:作者前5位均為中國作者;機構分布排名前5位分別是倫敦大學、首都醫(yī)科大學、中國醫(yī)學科學院北京協(xié)和醫(yī)學院、多倫多大學和上海交通大學;基金分布方面遙遙領先的是中國的國家自然科學基金,其次是美國衛(wèi)生人類服務部、美國國立衛(wèi)生研究院衛(wèi)生研究所、加拿大醫(yī)學名人堂和國家衛(wèi)生研究所;SR來源分布前5位分別是高血壓雜志、公共科學圖書館、人類高血壓雜志、醫(yī)學和美國心臟病學學院雜志。WOS來源出版物中國期刊包括了中國結合醫(yī)學雜志、中華醫(yī)學雜志、老年心臟病學雜志和中醫(yī)雜志;研究方向上,排名前5位分別是心血管系統(tǒng)心臟病學、藥理藥劑學、病理學、普通內科學和生物化學分子生物學(表1)。

    表1 WOS數(shù)據(jù)庫高血壓相關SR的分布情況

    2.2 關鍵詞共現(xiàn)圖譜及聚類分析

    2.2.1 關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡圖譜展示選擇關鍵詞節(jié)點,點擊go運行顯示W(wǎng)OS數(shù)據(jù)庫關鍵詞聚類分析結果顯示:Q值=0.7824,提示該聚類的內部結構顯著,聚類是有效的;S值=0.6204,聚類結果是可信的。關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡圖譜中心性以風險因素、心血管病、基因多態(tài)性比較好。突發(fā)性探測值是突增算法得到的結果,可以識別出主題在時間上的變化趨勢。Σ值是由中介中心性和突發(fā)性探測值2個指標復合而成,可用來識別具有創(chuàng)新性的主題(表2)。

    表2 前15位高頻關鍵詞節(jié)點列表

    2.2.2 高頻關鍵詞聚類分析從聚類圖可以看出,共產(chǎn)生17個聚類,其中聚類的大小與序號成反比,數(shù)字越小,聚類中包含的關鍵詞越多,每個聚類是由多個緊密相關的詞組成的,即#1為最大類別,#17為最小類別(圖3)。通過軟件自動導出的關鍵詞分析報告發(fā)現(xiàn),每一類提取的類別名稱同樣不能足以概括各類別的主要關鍵詞,#7和#13類分屬高眼壓和門脈高壓與高血壓無關剔除,從其它類別中提取主要的高頻關鍵詞,并附上有代表性文獻,匯總歸納如下(表3)。

    表3 WOS數(shù)據(jù)庫高頻關鍵詞聚類結果的詞義分析及代表性文獻

    圖3 WOS高頻關鍵詞聚類分析

    2.3 文獻共被引分析WOS數(shù)據(jù)庫分析了1278篇英文文獻,被引頻次總計32 341次,最高引用93次,每一篇平均引用25次,最早的共被引時間是1985年。引用頻次最多的10篇文獻內容概括如下。Higgins等[38,39]在2003年介紹了測量不一致性的薈萃分析和Cochrane協(xié)作網(wǎng)的關于隨機試驗的評估偏倚風險的工具;James等[40]介紹了以證據(jù)為基礎的成人高血壓的管理指南;Moher等[41]介紹了優(yōu)先報告條目的系統(tǒng)評價和薈萃分析:PRISMA聲明;Lim等[42]介紹了對2010年疾病研究的全球負擔的系統(tǒng)分析;Stang[43]介紹了采用紐卡斯爾-渥太華量表進行評估非隨機研究質量Meta分析的批判性評價;Mancia等[44]介紹2013年ESH/ESC動脈高血壓管理實踐指南;Lawes CMM等[45]介紹了國家高血壓學會制定的血壓相關疾病的全球負擔;Levy等[46]介紹了血壓與高血壓的全基因組關聯(lián)研究;Rosa等介紹了頑固性高血壓患者腎臟去神經(jīng)支配與強化藥物治療(包括螺內酯)的隨機比較:Prague-15研究的6個月結果。

    2.4 突顯詞在CiteSpace中,某個聚類所包含的突發(fā)節(jié)點越多,那么該領域就越活躍,或是研究的新興趨勢。通過時區(qū)圖對節(jié)點的突發(fā)性探測,WOS的突顯詞時區(qū)圖得到10個突顯詞以及出現(xiàn)和結束時間,最早出現(xiàn)的是“治療”,也是2003~2009年;其它都是時間延續(xù)較短(約2~3年)比較分散的分布,均在2010年后出現(xiàn),從前向后依次是“治療”、“漢族人”、“偏倚”、“多態(tài)性”、“危險因素”、“心血管疾病”、“頑固性高血壓”、最近幾年出現(xiàn)并延續(xù)至今的研究前沿包括了“口服 ”、“隨機對照試驗”、“風險”(圖4)。

    圖4 WOS突顯詞

    3 討論

    證據(jù)是循證醫(yī)學的核心,系統(tǒng)評價/Meta分析是整合證據(jù)的重要統(tǒng)計方法。本研究基于CiteSpace軟件計算結果,對高血壓領域系統(tǒng)評價的研究熱點進行了分類,對有影響力的作者和機構、關鍵的文獻進行了宏觀的描述和可視化呈現(xiàn)。高血壓的SR文章始于1996年,1999年之前僅有幾篇零散的研究,1999年之后相關文章逐年都有一定的分布,2010年之后有了明顯增加。究其原因,與循證醫(yī)學取得國際公認、實施國際協(xié)作和網(wǎng)絡技術而突飛猛進有關,國際Cochrane協(xié)作網(wǎng)的50多個系統(tǒng)評價小組已制作出大量的系統(tǒng)評價,使循證醫(yī)學從理論走向實踐的這十幾年中不斷發(fā)展完善。

    關鍵詞是一篇論文的核心概括,對論文關鍵詞進行分析可以探究文章主題。本研究通過對英文文獻的關鍵詞分析后發(fā)現(xiàn),把高血壓的研究可歸納為如下分類:對高血壓的多種危險因素的綜合干預;幾大類常用降壓藥化學藥物的安全性和有效性;降壓中藥和中醫(yī)適宜技術及中西醫(yī)結合治療的有效性和安全性;基因多態(tài)性關聯(lián)性分析;妊高癥、子癇和老年高血壓等特殊人群高血壓;家庭血壓監(jiān)測以便發(fā)現(xiàn)隱性高血壓、白大褂高血壓、難治性高血壓等;高血壓人種差異;高血壓靶器官損害;非藥物干預;效應指標;成本效益;高血壓的一級預防及心腦血管疾病的二級預防;高血壓合并癥;高血壓的社區(qū)干預和管理;指南中的應用等。另外開展SR研究最多的干預措施是血管緊張素受體阻滯劑、其次是危險因素的分析和基因多態(tài)性和高血壓的相關性研究,妊娠性高血壓也是研究的主流之一??梢钥闯鲭S著高血壓領域循證研究的不斷深入,出現(xiàn)了越來越多的研究熱點,形成了龐大的研究網(wǎng)絡,同時高血壓的跨學科研究也發(fā)展迅猛,滲透了多學科并衍生處多個交叉學科主題,主要表現(xiàn)在臨床醫(yī)學、分子生物學、藥理學、替代和補充醫(yī)學、公共衛(wèi)生等方面。而多主題表現(xiàn)為頸動脈粥樣硬化、妊高癥、糖尿病等。通過時區(qū)圖的分析發(fā)現(xiàn),突變程度最強的依次是“危險因素”、“偏倚”和“漢族”。可以認為對高血壓的危險因素研究,貫徹高血壓一級預防、冠心病和腦卒中的二級預防仍是國內外研究的一致目標,而藥物的有效性臨床證據(jù)是疾病治療永恒的主題。近幾年突顯出來的是“口服”、“隨機對照試驗”和“風險”并一直延續(xù)至今,提示關于口服降壓藥的隨機對照試驗和高血壓危險因素的研究在未來一段時間仍具有很大的研究空間。

    從文獻共被引最多的前10篇文獻中可看出,高血壓SR大都圍繞著該病種的研究背景、指南、SR制作的方法學工具和評價工具、基因分析和手術治療展開討論。對納入的文獻進行被引頻次從高到底的排列,外文文獻表現(xiàn)在老年單純收縮期高血壓、流行病學、受體阻滯劑是否仍應作為原發(fā)性高血壓治療的首選藥物、主動脈脈搏波速度與高血壓以外的心血管疾病危險因素等幾方面。

    本研究是首次基于科學圖譜的方法使用Citespace軟件展示國際高血壓領域SR的發(fā)文趨勢和熱點,在深入解讀本研究的結果時,讀者亦需要注意本研究的局限性。首先,因為軟件的局限性,僅通過WOS數(shù)據(jù)庫進行文獻的信息檢索,因此不能全面檢索高血壓領域相關數(shù)據(jù)或不能準確地反映所研究的內容。另外,軟件對關鍵詞的聚類結果不能足以概括各類別的主要關鍵詞,匯總歸納得出的結論可能不足以全面概括高血壓領域的熱點研究。為此,筆者根據(jù)關鍵詞的中英文聚類分析結果擬定6條題目,請教了5位高血壓領域的專家,最終得出該分析結果和實際基本一致的結論。

    4 結論

    本研究是利用文獻計量學軟件,繪制高血壓領域SR的科學知識圖譜。目前高血壓領域的SR文獻發(fā)文趨勢顯示在2010年之后顯著增長。作者和機構間合作不多。研究熱點主要集中在“血管緊張素受體阻滯劑”、“新危險因素”、“基因相關性”、“特殊人群高血壓”及“高血壓合并疾病/合并癥”、“家庭血壓監(jiān)測”等方面。文獻共被引最多的文章主要為方法學、高血壓指南及研究背景文章??诜祲核幍碾S機對照試驗和危險因素研究仍是近年以及未來的研究熱點。

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