張詩晗,王 愷,馬元剛,謝亞璇,史可鑒,袁占鵬,
(1.武漢大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院,湖北 武漢 430071;2.湖北九辰堂道醫(yī)傳播文化有限公司,湖北 武漢 430070;3.武漢市應(yīng)用毒理學(xué)湖北省重點實驗室,湖北 武漢 430071)
促進(jìn)全民大健康是我國公共衛(wèi)生領(lǐng)域目前的一個重要目標(biāo)。黨的十九大報告指出:“把人民健康放在優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略地位”,并在國家層面上提出了“實施健康中國2030戰(zhàn)略”,其中發(fā)展中國傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)、提高中國傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)在促進(jìn)人民健康過程中的地位也成為了目標(biāo)之一[1]。習(xí)近平總書記也指出:“我們要發(fā)展中醫(yī)藥,注重用現(xiàn)代科學(xué)解讀中醫(yī)藥學(xué)原理,走中西結(jié)合的道路”[2]?,F(xiàn)代醫(yī)學(xué)是以近代科學(xué)為歷史背景,在物理、化學(xué)、生物等學(xué)科的發(fā)展下衍生出來的醫(yī)學(xué)體系,多學(xué)科相互交融從而形成的完整理論體系是現(xiàn)代醫(yī)學(xué)迅速發(fā)展的關(guān)鍵之一[3],其中,生物醫(yī)學(xué)是現(xiàn)代醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的前沿交叉學(xué)科,集合了綜合醫(yī)學(xué)、生命科學(xué)和生物學(xué)及基因芯片、納米技術(shù)、新材料等相關(guān)領(lǐng)域創(chuàng)新發(fā)展于一體[4]。而在生物醫(yī)學(xué)出現(xiàn)之前,中國傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)已經(jīng)出現(xiàn),它是中華民族在數(shù)千年的歷史文化中形成的具有獨特理論風(fēng)格的醫(yī)學(xué)體系,是在長期的醫(yī)療、生活實踐中,不斷積累、反復(fù)總結(jié)而成的[5]。在此基礎(chǔ)上,如何用系統(tǒng)科學(xué)的生物醫(yī)學(xué)理論解讀中國傳統(tǒng)醫(yī)學(xué),實現(xiàn)中西醫(yī)更好的融合,需要臨床醫(yī)學(xué)、生物醫(yī)學(xué)和傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)的研究者們積極思考與探索,這也是促進(jìn)健康中國目標(biāo)實現(xiàn)的重要一環(huán)。因此,借鑒國內(nèi)外有益的傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)與生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域內(nèi)相互交融的研究理念,有利于提升國內(nèi)關(guān)于傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)與生物醫(yī)學(xué)相結(jié)合的研究水平。
本研究利用文獻(xiàn)計量學(xué)的方法,文獻(xiàn)計量學(xué)是對已經(jīng)發(fā)表的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)進(jìn)行定量和定性分析,來跟蹤某一研究領(lǐng)域在特定時間框架內(nèi)的發(fā)展[6]。重點討論了出版物的影響、個人/機構(gòu)/國家的貢獻(xiàn)、相關(guān)作者和主要研究方向等來梳理國內(nèi)外關(guān)于傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)和生物醫(yī)學(xué)研究的發(fā)展脈絡(luò)及研究前沿,以期待為國內(nèi)相關(guān)研究能力的進(jìn)一步提升提供數(shù)據(jù)參考和借鑒。
1.1 資料來源 所有數(shù)據(jù)均來自于Web of Science(WOS)數(shù)據(jù)庫的Web of Science核心合集。搜索詞為“(Traditional Chinese Medicine) AND (Biomedical Science)”,時間跨度為2016年至2021年10月11日。文獻(xiàn)共計1 627篇。
1.2 研究方法 研究以文獻(xiàn)計量學(xué)分析為基礎(chǔ),使用R4.0.3中的bibliometrix包進(jìn)行自動轉(zhuǎn)換和分析,包括國家/地區(qū)的分布、出版年份和作者。作者的出版質(zhì)量是根據(jù)包括出版物數(shù)量、研究領(lǐng)域的引用、出版物H指數(shù)值和M指數(shù)值在內(nèi)的指標(biāo)進(jìn)行評估的。H指數(shù)用于量化個人的科學(xué)研究成果并衡量其的引用影響,M指數(shù)是為了促進(jìn)不同學(xué)術(shù)生涯長度的學(xué)者之間的比較[7]。使用VOSviewer1.6.17構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行關(guān)鍵字的共現(xiàn)分析[8-9]。兩種方法結(jié)合使用能較為直接的評估文獻(xiàn)中的研究熱點及相關(guān)特征。
2.1 全球出版物的發(fā)展趨勢 從WOS中檢索到2016年至2021年10月11日共1 627篇文章。2016年共發(fā)表了167篇文章,此后每年依次為200篇、232篇、292篇、407篇和截止到2021年10月11日為止的319篇。其中2020年發(fā)表文章的數(shù)量更是達(dá)到了近年來的頂峰值,呈現(xiàn)出強勁增長的趨勢。由biblioshiny of bibliometrix構(gòu)建的時間曲線表明,該領(lǐng)域目前正處于全球出版產(chǎn)出穩(wěn)步增長的階段,見圖1。
圖1 2016至2021年中國傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)與生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的年發(fā)文量
2.2 國家和機構(gòu)的分布 圖2主要分析了中國傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)和生物醫(yī)學(xué)研究的全球貢獻(xiàn),并用biblioshiny of bibliometrix構(gòu)建的藍(lán)色地區(qū)表示。共有45個國家和地區(qū)對這一領(lǐng)域的出版文章作出了貢獻(xiàn)。其中,中國的文章貢獻(xiàn)最多[ 占所有文章的94.03%(1529篇)],其次是美國(28,1.72%)、澳大利亞(13,0.80%)、英國(13,0.80%)和韓國(6,0.37%)。來自中國的研究被引用次數(shù)最高(10319次引用),其次是美國(820次引用)、英國(87次引用)、澳大利亞(78次引用)和法國(64次引用),見表1。
表1 發(fā)文量、頻率、SCP、MCP和被引次數(shù)排名前十的國家
圖2 中國傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)與生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中世界各國發(fā)表文章情況
在共同作者分析中,一共分析了在該領(lǐng)域發(fā)表的出版文章超過5篇的14個國家,見圖2??傔B接強度最高的國家是中國(總連接強度194)、美國(總連接強度113)、英國(總連接強度43)、澳大利亞(總連接強度35)、新加坡和意大利并列第五(總連接強度16)。在這些國家中,共有1394家機構(gòu)參與了這一領(lǐng)域的研究,見圖3。其中中國科學(xué)院發(fā)表的論文數(shù)量最多(152項記錄),其次是成都中醫(yī)藥大學(xué)(118)、江西中醫(yī)藥大學(xué)(89)、北京中醫(yī)藥大學(xué)(85)和廣州中醫(yī)藥大學(xué)(79),見表2、圖4。
表2 發(fā)文量前十的研究機構(gòu)
圖3 2016至2021年中國傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)與生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中相關(guān)文獻(xiàn)的各個國家合作關(guān)系
圖4 2016至2021年中國傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)與生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中相關(guān)文獻(xiàn)的研究機構(gòu)分布與合作關(guān)系
2.3 期刊和研究領(lǐng)域分析 1627篇文獻(xiàn)分別來自于324個期刊?!禡edicine》發(fā)表文章次數(shù)最多(315項記錄),其次是《Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis》(314 項)、《Journal of Chromatography B-analytical Technologies in the Biomedical and Life Science》(190 項)、《Biomedical Chromatography》(167 項)、《Evidence-Based Complementary and Alternative Medicine》和《Journal of Biomedical Nanotechnology》并列第五(27項),見表3。除此之外,在文獻(xiàn)被引共同分析中,也分析了被引次數(shù)最多的期刊。 《Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis》被引用次數(shù)最多(1 305次), 《Journal of Ethnopharmacology》位居第二(1 263次),之后為《Journal of Chromatography A》(900次), 《Journal of Chromatography B: Biomedical Sciences and Applications》(812次)和《PLOS ONE》(582次),見圖5。在所有文獻(xiàn)中,按照研究方向領(lǐng)域分類。最具代表性的研究領(lǐng)域是化學(xué)(735項),其次是藥理學(xué)(547項記錄)、分子生物學(xué)(400項記錄)、內(nèi)科(343項記錄)和工程學(xué)(11項記錄),見圖6。
圖5 2016至2021年中國傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)與生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中相關(guān)文獻(xiàn)的期刊分布
圖6 2016至2021年中國傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)與生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中相關(guān)文獻(xiàn)排名前十的研究領(lǐng)域
表3 文獻(xiàn)數(shù)量、引用次數(shù)和總連接強度前十的期刊
2.4 文章作者分析 就發(fā)表文章的數(shù)量而言,ZHANG Y是最有成效的作者,有54篇文章,來自中國中醫(yī)科學(xué)院,其研究的主要方向為中藥湯劑結(jié)合西醫(yī)治療某種疾病的療效評估和安全性檢測[10]。其次是LIU Y(47篇),來自湖北中醫(yī)藥大學(xué),主要研究方向也是以中西醫(yī)結(jié)合治療及綜述分析為主。之后是LI Y(44篇)、LI J(41篇)、WANG Y和ZHANG J并列第五(34篇)。其中來自ZHANG L的文章H指數(shù)最高(11篇)、WANG Y和ZHANG Y并列第二(10篇)、CHEN Y和LI J并列第三(9篇)。在M指數(shù)方面,來自ZHANG L的文章指數(shù)排名第一(1.83),LIU L和WANG J位居第二(1.8)、其次是FENG YL(1.75)和WANG Y(1.67)。在被引用次數(shù)方面,CHEN Y被引用次數(shù)最多,共328次,隨后依次是ZHANG Y(229次),SUN H (212次),WANG X和ZHANG A并列第四(158次),最后是 DUAN J和LI J(156次)。在所有作者中,主要分析了199個共著的作者。排除了16個沒有相互連接的作者,顯示了183位作者的合作??傔B接強度最高的前幾名作者分別是XIONG J(總連接強度 135)、CHEN J(73)、LU L、TANG G、ZHONG Z和ZHU S總連接強度一致(70),見圖7、圖8。
圖7 2016至2021年中國傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)與生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中超過十篇文章的作者分布和合作關(guān)系圖
圖8 2016至2021年中國傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)與生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中相關(guān)文獻(xiàn)作者的分析
2.5 文章引用分析 引用分析顯示,27篇文章被引用超過50次。表4列出了被引用次數(shù)最高的前10篇文章。引用次數(shù)最多的文章是“Nanozyme: new horizons for responsive biomedical applications”[11],有 323 次引用;“New insights and perspectives into biological materials for flexible electronics”[12],有 203 次引用;“A Review of 3D Printing Technology for Medical Applications”[13],有 149次引用;“Engineered nanomedicines with enhanced tumor penetration”[14],有 131 次引用;“An artificial intelligence platform for the multihospital collaborative management of congenital cataracts”[15],有113次引用,見表4。
表4 被引用次數(shù)最高的排名前十文章
2.6 關(guān)鍵詞的共現(xiàn)分析 對于全部7799個關(guān)鍵詞中,出現(xiàn)頻率為10次及以上的關(guān)鍵詞共179個。出現(xiàn)頻率最高的是“systematic review”(系統(tǒng)綜述),共225次。其次是“protocol”(研究設(shè)計),有212次,“traditional Chinese medicine”(中國傳統(tǒng)醫(yī)藥)為 187 次,“meta-analysis”(meta分析)為141次和“identification”(鑒定),140次。在圖9所示的覆蓋可視化中,不同的顏色表示已經(jīng)篩選的關(guān)鍵詞的平均發(fā)布年份。大部分關(guān)鍵詞都是在2019年以前發(fā)布的。顏色為藍(lán)色或藍(lán)綠色。在密度可視化圖片中,則顯示了根據(jù)出現(xiàn)頻率次數(shù)所顯示的關(guān)鍵詞分布情況,黃色的關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率比較高。
圖9 2016至2021年中國傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)與生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中關(guān)鍵詞的共現(xiàn)分析
3.1 中國傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)與生物醫(yī)學(xué)之間的總體研究趨勢 本研究將文獻(xiàn)計量分析與網(wǎng)絡(luò)可視化相結(jié)合,來描述中國傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)與生物醫(yī)學(xué)之間的研究現(xiàn)狀,分析了國家、機構(gòu)、期刊和作者對這一研究領(lǐng)域的貢獻(xiàn)。自2016年以來,該領(lǐng)域的出版物產(chǎn)量穩(wěn)步增長,特別是2019年至2020年之間的增長尤為迅速,中國目前在該研究領(lǐng)域處于世界領(lǐng)先地位,發(fā)表論文和被引用次數(shù)最多,合著分析排名第一。這些結(jié)果表明,中國可能對這一領(lǐng)域的研究方向有重大影響,并在世界范圍內(nèi)擁有最高的合作強度。除此之外,在美國、澳大利亞、英國和韓國進(jìn)行的研究數(shù)量也在不斷增加,美國發(fā)表論文總量、被引用總次數(shù)和共同作者合作連接強度均排名第二。在所有研究機構(gòu)進(jìn)行的合著分析中,中國科學(xué)院發(fā)表的論文數(shù)量最多,表明它與其他機構(gòu)的合作也十分密切。
3.2 中國傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)與生物醫(yī)學(xué)的研究機構(gòu)和刊物分析 中國中醫(yī)科學(xué)院是該研究領(lǐng)域的先驅(qū),發(fā)表文章次數(shù)位居第一。其中被引用次數(shù)最高的文章也是所有文獻(xiàn)中被引次數(shù)最多的文章,來自Nanozyme: new horizons for responsive biomedical applications,文章主要介紹了納米酶是基于納米材料的人工酶。通過有效模仿天然酶的催化位點或包含多價元素進(jìn)行反應(yīng),已成功地作為傳統(tǒng)酶的直接替代品。隨著納米技術(shù)的快速發(fā)展和對納米技術(shù)的不斷深入了解,納米酶具有更高的催化穩(wěn)定性、更容易修飾和更低的制造成本。此外,納米酶的催化活性可以通過不同微環(huán)境中的pH值、H2O2和谷胱甘肽濃度以及氧化水平來調(diào)節(jié),也可以通過不同的刺激進(jìn)行遠(yuǎn)程控制,包括磁場、光、超聲波和熱[11]??偟膩碚f通過整合納米酶系統(tǒng)的催化特性和固有的納米材料性質(zhì),將為生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域診斷、治療和治療診斷開辟新的視野。在該領(lǐng)域發(fā)表文章占主導(dǎo)地位的主要是來自中國的研究機構(gòu),以研究院和各個中醫(yī)藥大學(xué)為主,通過分析其文章能看出來,被引頻次較高的文章大多都涉及各種新興的生物材料[12,14,16]。研究機構(gòu)的研究主要針對某種方法、藥物、材料等進(jìn)行研究,其中多涉及的是現(xiàn)代先進(jìn)的技術(shù),目的是提高臨床醫(yī)療質(zhì)量,把傳統(tǒng)治療與代科學(xué)結(jié)合起來,做到兩者合作能實現(xiàn)的最大效應(yīng)[17]。
《Medicine》是在該領(lǐng)域發(fā)表文章最多次數(shù)的刊物,其中被引頻次最高的一篇文章是關(guān)于輕度至中度潰瘍性結(jié)腸炎的薈萃分析,生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域治療該疾病主要采用5-氨基水楊酸(5-ASA),文章在此基礎(chǔ)上利用隨機對照試驗來闡述傳統(tǒng)中醫(yī)藥對于輕中度的潰瘍性結(jié)腸炎療效顯著,并且通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)薈萃分析(NMA)對傳統(tǒng)中醫(yī)藥的有效性和安全性進(jìn)行了分析比較,旨在為潰瘍性結(jié)腸炎提供系統(tǒng)循證醫(yī)學(xué)證據(jù)[18]。以Medicine為首的刊物發(fā)表的文章主要以某種臨床疾病或某種傳統(tǒng)藥物療效的研究為主,通過設(shè)計臨床研究方案,解釋其發(fā)揮作用的功能機制,來檢驗該藥物的應(yīng)用價值或研發(fā)該臨床疾病的新治療方案,從而實現(xiàn)藥物療效的最大價值和提高臨床治療方案的效率。比如之前的研究通過病證結(jié)合的動物模型來模擬臨床研究的方法,加以中藥藥理、化學(xué)和藥代動力學(xué)為手段,以此闡釋中藥復(fù)方發(fā)揮功效的機制和物質(zhì)基礎(chǔ)[19]。
3.3 中國傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)與生物醫(yī)學(xué)研究熱點分析 1 627篇文章中包含的關(guān)鍵詞排名前五位的分別是“系統(tǒng)綜述”“研究設(shè)計”“meta分析”“中國傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)”及“鑒定”。通過對關(guān)鍵詞的分析可以看出,現(xiàn)如今該領(lǐng)域的研究熱點仍集中于針對某種疾病或者治療方案的綜述,對現(xiàn)有研究的狀況進(jìn)行整理歸納、總結(jié)評價,或者對所研究的問題進(jìn)行進(jìn)一步的鋪墊,涉及的文章內(nèi)容也多為某種治療方案、生物材料、藥物現(xiàn)有研究的綜合性敘述分析[20]。Meta分析在目的上與綜述有相似的地方,但該領(lǐng)域的meta分析更偏向于中國傳統(tǒng)醫(yī)藥方面[21],能更進(jìn)一步指明研究方向,大部分文章主要研究的是某種傳統(tǒng)中藥或傳統(tǒng)治療方法在某種常見疾病中的治療效果。由于涉及的領(lǐng)域為醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,分析的文章主要是面向臨床醫(yī)學(xué),目的是為了提高現(xiàn)有的治療效果或者提供更好的治療方案,而在臨床醫(yī)學(xué)領(lǐng)域進(jìn)行研究的時候,常常會進(jìn)行多種臨床研究設(shè)計,高質(zhì)量的研究設(shè)計,能夠清晰地闡述開展此項研究的初衷、研究中可能碰到的問題以及如何解決這些問題,具有可行性、質(zhì)量控制措施完善,通過對高質(zhì)量研究數(shù)據(jù)的分析,從而保證了臨床研究結(jié)果的可靠性,常見的有隊列研究、隨機對照試驗等。這也是“研究設(shè)計”作為關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率較高的原因[22-23]。在中國傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)方面,研究大多涉及的是某種中藥材的效果或某種傳統(tǒng)治療方法,如方劑、針灸等。“鑒定”一詞在中醫(yī)領(lǐng)域相當(dāng)于中醫(yī)所說的辯證,其出現(xiàn)頻率高的原因主要是因為相關(guān)文章的研究內(nèi)容方面涉及了生物標(biāo)志物,通過研究生物材料或傳統(tǒng)中藥是否對特定的生物標(biāo)志物有作用,從而對生物材料和傳統(tǒng)中藥的效果進(jìn)行鑒別,這也是該領(lǐng)域研究的熱點,比如現(xiàn)如今關(guān)于中藥質(zhì)量控制這一研究領(lǐng)域中,對中藥質(zhì)量標(biāo)志物的研究成了該領(lǐng)域的新方向之一[24]。
3.4 創(chuàng)新與不足 本研究的創(chuàng)新之處在于調(diào)查了中國傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)與生物醫(yī)學(xué)的現(xiàn)狀,更將中國傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)和生物醫(yī)學(xué)兩個領(lǐng)域相結(jié)合進(jìn)行分析,為兩個領(lǐng)域長久科學(xué)的發(fā)展提供了一些研究思路。在后疫情時代生物醫(yī)學(xué)與中國傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)相結(jié)合治療發(fā)揮出的重大作用來看,本研究具有預(yù)見性。但是由于本研究設(shè)計和樣本量所限,傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)和生物醫(yī)學(xué)相關(guān)領(lǐng)域的研究熱點沒有進(jìn)行細(xì)化分類。在作者層面,由于數(shù)據(jù)庫是英文文獻(xiàn)庫的原因,作者姓名可能存在重復(fù)性,導(dǎo)致關(guān)于作者及相關(guān)研究機構(gòu)的統(tǒng)計存在一定的混雜因素,對進(jìn)一步的分類研究存在干擾,這需要接下來設(shè)計更嚴(yán)謹(jǐn)詳細(xì)的方案進(jìn)行統(tǒng)計研究。因此,本研究結(jié)論的不足之處可以通過進(jìn)一步擴(kuò)大樣本量,提高文獻(xiàn)質(zhì)量,對調(diào)查進(jìn)行細(xì)化分類來改進(jìn),以此來更深入驗證結(jié)論。此外,本研究的文獻(xiàn)雖然立足于國內(nèi)外的研究合集,但大部分文獻(xiàn)仍來源于國內(nèi)領(lǐng)域,國際上的相關(guān)研究數(shù)量較少且未能進(jìn)行深入分析,這是之后需要進(jìn)步的地方。
本研究運用文獻(xiàn)計量學(xué)的方法,以R4.0.3中的bibliometrix 包和VoSviewer1.6.16為研究工具繪制可視化圖譜,對web of science數(shù)據(jù)庫中2016至2021年10月的中國傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)和生物醫(yī)學(xué)研究的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行了檢索分析,了解該領(lǐng)域的研究趨勢及熱點,期待為國內(nèi)相關(guān)研究者把握研究熱點、前沿提供參考信息。本研究為從生物醫(yī)學(xué)角度了解近年來該研究領(lǐng)域的關(guān)注熱點提供了相關(guān)線索,為促進(jìn)國內(nèi)傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)和生物醫(yī)學(xué)相結(jié)合的長遠(yuǎn)發(fā)展提供一些借鑒和思考。