基于文獻(xiàn)計量視角的醫(yī)學(xué)信息學(xué)高被引論文特征研究

陳曉煒，邢美園

（浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第一醫(yī)院圖書館，浙江 杭州 310003）

自20 世紀(jì)70 年代末首次規(guī)范醫(yī)學(xué)信息學(xué)（medical informatics，MI）學(xué)科名稱以來[1]，國際醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域發(fā)展迅速。我國于20 世紀(jì)80 年代起發(fā)展醫(yī)學(xué)信息學(xué)[2]，科研學(xué)者積極開展相關(guān)研究，但研究成果及科研能力仍有較大提升空間。因此，分析國內(nèi)外醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域高質(zhì)量論文的文獻(xiàn)特征信息有助于提升我國的科研質(zhì)量。目前已有研究采用文獻(xiàn)計量學(xué)對該領(lǐng)域的學(xué)科發(fā)展路徑[3]、發(fā)展趨勢、研究熱點、學(xué)科教育等[4-7]進(jìn)行深度剖析，但存在僅討論國內(nèi)醫(yī)學(xué)信息學(xué)發(fā)展、側(cè)重分析研究熱點及發(fā)展趨勢、發(fā)表時間較早、文獻(xiàn)質(zhì)量良莠不齊等不足。本研究以2022 年3 月10 日基本科學(xué)指標(biāo)（ESI）數(shù)據(jù)庫更新的醫(yī)學(xué)信息學(xué)高被引論文（Highly Cited Papers）為研究對象，對發(fā)文年限、期刊、作者、國家/地區(qū)、研究機(jī)構(gòu)、基金等文獻(xiàn)特征信息進(jìn)行分析總結(jié)，利用Incites 平臺、VOSviewer_1.6.13 和CiteSpace 5.8.R3 可視化軟件進(jìn)行深入挖掘，以期追蹤核心國家、核心機(jī)構(gòu)、核心作者的科研表現(xiàn)，揭示國際醫(yī)學(xué)信息學(xué)研究現(xiàn)狀，旨在為我國醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域研究人員開展科研工作提供客觀數(shù)據(jù)支持。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源 在Web of Science 核心合集的SCI 數(shù)據(jù)庫（Science Citation Index Expanded）中檢索醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域相關(guān)文獻(xiàn)，檢索式為“Web of Science 類別=Medical Informatics”，點擊“Highly Cited Papers”，共獲得ESI 高被引論文479 篇，其中8 篇為熱點論文，期刊論374 篇，綜述105 篇，會議7 篇。

1.2 方法 使用Microsoft Excel 和Incites 平臺整理統(tǒng)計文獻(xiàn)特征信息；Python 腳本對作者數(shù)據(jù)進(jìn)行歸并整理，僅統(tǒng)計位列第一的作者信息，整理歸并機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)時僅統(tǒng)計分析一級機(jī)構(gòu)，并進(jìn)行人工確認(rèn)。同時，使用VOSviewer_1.6.13 和CiteSpace.5.8.R3 軟件繪制國家/地區(qū)合作網(wǎng)絡(luò)和科研機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)圖譜。

2 結(jié)果與分析

2.1 發(fā)文年份特征 醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域的總發(fā)文量和高被引論文數(shù)呈總體上升趨勢，2020 年尤為明顯。高被引論文的總被引次數(shù)為101 619 次，篇均被引次數(shù)為212.15 次，6 篇被引次數(shù)超過1000 次，29 篇超過500 次。根據(jù)文獻(xiàn)被引的時間累積效應(yīng)，總被引次數(shù)和篇均被引次數(shù)呈逐年遞減趨勢。但在2012年和2013 年出現(xiàn)波動，分析發(fā)現(xiàn)這兩年引用頻次超過500 次的文獻(xiàn)分別為7 篇和8 篇，提示這兩年醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域涌現(xiàn)出大量的優(yōu)秀科研成果，見表1。

表1 醫(yī)學(xué)信息學(xué)高被引論文年度分布（2011-2021 年）

2.2 期刊分布特征 479 篇高被引論文來源于24 種期刊，見表2。其中22 種為多學(xué)科期刊，發(fā)表數(shù)量最多的是JOURNAL OF MEDICAL INTERNET RESEARCH。從出版國家看，英國期刊最多（10 種），其次是美國（5 種）。從影響力看，14 種期刊在該領(lǐng)域中排名前50%，為JCR Q1 區(qū)，6 種JCR Q2 區(qū)，7 種2020 年影響因子大于5 分，LANCET DIGITAL HEALTH最高，為24.519，24 種期刊平均影響因子為5.01。近半數(shù)高被引論文發(fā)表在該領(lǐng)域5 分以上的期刊上（46.56%），表明醫(yī)學(xué)信息學(xué)研究逐漸受到學(xué)術(shù)界的重視。

表2 醫(yī)學(xué)信息學(xué)高被引論文發(fā)文期刊分布前10 位（2011-2021 年）

2.3 作者分布及合作 高被引論文中24 篇為獨著（5.01%），455 篇合著（94.99%）。文獻(xiàn)署名1～98 人不等，87.89%的文獻(xiàn)署名人數(shù)在2～10 人，署名4 人的最多（86 篇，17.95%）。利用VOSviewer 軟件對文獻(xiàn)合作數(shù)量大于3 篇的高被引論文進(jìn)行作者合作網(wǎng)絡(luò)分析，發(fā)現(xiàn)僅形成3 個合作團(tuán)體，且團(tuán)隊間合作較少，表明國際上該領(lǐng)域已形成一批專業(yè)研究團(tuán)隊，內(nèi)部合作較為密切，但需進(jìn)一步提升團(tuán)隊間合作意識。

分析核心作者發(fā)現(xiàn)，該領(lǐng)域共有3 人以第一作者發(fā)表3 篇及以上高被引論文，見表3。20 人以第一作者發(fā)表2 篇，可認(rèn)為他們是目前國際醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域的重要人物。加拿大多倫多大學(xué)的Peter C Austin 高被引論文數(shù)量最多，其次是英國劍橋大學(xué)的Dan Jackson 和加拿大西安大略大學(xué)的G Y Zou。雖然部分研究人員僅發(fā)表1 篇高被引論文，但不能忽視其對醫(yī)學(xué)信息學(xué)發(fā)展做出的貢獻(xiàn)，如劍橋大學(xué)Ian R White2011 年發(fā)表的Multiple imputation using chained equations: Issues and guidance for practice[8]被引頻次達(dá)4244 次；范德比爾特大學(xué)Paul A Harris2019 年發(fā)表的The REDCap consortium: Building an international community of software platform partners[9]被引頻次達(dá)2209 次。

表3 醫(yī)學(xué)信息學(xué)一作高被引論文數(shù)超過3 篇的作者信息（2011-2021 年）

2.4 全球產(chǎn)出貢獻(xiàn)及國際合作研究 479 篇高被引論文共來自64 個國家/地區(qū)。美國最多，高被引論文數(shù)高達(dá)223 篇，其他高產(chǎn)出國家有英國、加拿大、我國和澳大利亞等，見表4。美國、英國和我國的總被引頻次均超過10 000 次；排名前10 的國家中僅我國、荷蘭、英國和美國的篇均被引次數(shù)指標(biāo)超過200 次。由此可見，我國醫(yī)學(xué)信息學(xué)發(fā)展迅速，高被引論文的數(shù)量、質(zhì)量及影響力均位于全球前列。

表4 醫(yī)學(xué)信息學(xué)高被引論文數(shù)量排名前10 國家/地區(qū)（2011-2021 年）

高被引論文數(shù)量及合作國家數(shù)量呈整體上升趨勢，24 篇獨著文獻(xiàn)涉及12 個國家/地區(qū)，226 篇國家/地區(qū)內(nèi)合作文獻(xiàn)涉及26 個國家/地區(qū)，229 篇國際合作文獻(xiàn)涉及64 個國家/地區(qū)，見表5。對文獻(xiàn)合作數(shù)量大于3 篇的高被引論文進(jìn)行國家/地區(qū)合作網(wǎng)絡(luò)分析，見圖1，表明各國間科研合作密切，國際合作日益頻繁。CiteSpace 分析發(fā)現(xiàn)德國、比利時、南非、丹麥等國家節(jié)點的中介中心性較強(qiáng)，見圖2，表明對醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域高被引論文的合作網(wǎng)絡(luò)具有較大貢獻(xiàn)。

圖1 VOSviewer 醫(yī)學(xué)信息學(xué)高被引論文國際合作研究情況（2011-2021 年）

圖2 CiteSpace 醫(yī)學(xué)信息學(xué)高被引論文國際合作研究情況（2011-2021 年）

表5 醫(yī)學(xué)信息學(xué)高被引論文國際合作研究情況（2011-2021 年）

2.5 科研機(jī)構(gòu)產(chǎn)出及合作 479 篇高被引論文共涉及964 所科研機(jī)構(gòu)，一作歸屬科研機(jī)構(gòu)306 所。排名前10 的研究機(jī)構(gòu)中6 所來自美國，4 所來自英國，1 所來自加拿大，見表6。哈佛大學(xué)、倫敦大學(xué)和多倫多大學(xué)的總被引次數(shù)均超過7000 次，篇均被引次數(shù)超過300 次的有倫敦大學(xué)、倫敦大學(xué)學(xué)院和英國醫(yī)學(xué)研究委員會生物統(tǒng)計學(xué)所，表明英國知名科研機(jī)構(gòu)雖然發(fā)文量不及美國，但文獻(xiàn)質(zhì)量及影響力不亞于美國。

表6 醫(yī)學(xué)信息學(xué)高被引論文數(shù)量排名前10 研究機(jī)構(gòu)（2011-2021 年）

我國共65 所科研機(jī)構(gòu)為醫(yī)學(xué)信息學(xué)高影響力科研產(chǎn)出作出貢獻(xiàn)，其中大陸55 所、香港5 所、澳門1 所、臺灣4 所；54 所為高校/研究院、9 所為醫(yī)院、2所為政府部門。中國科學(xué)院發(fā)表文獻(xiàn)數(shù)量最多（5篇），其次是香港中文大學(xué)（4 篇），之后是北京理工大學(xué)、北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院、華中科技大學(xué)、深圳大學(xué)、中山大學(xué)、溫州大學(xué)、香港理工大學(xué)和香港大學(xué)（3篇），提示高校/研究院是我國醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域的研究主力軍，但整體科研水平及影響力仍有待進(jìn)一步提高。

為進(jìn)一步了解科研機(jī)構(gòu)合作情況，采用VOSviewer 軟件對合作數(shù)量大于3 篇的高被引論文進(jìn)行機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)分析見圖3，發(fā)現(xiàn)哈佛大學(xué)、倫敦大學(xué)、加州大學(xué)、斯坦福大學(xué)等國際知名高校的科研合作網(wǎng)絡(luò)十分密集。CiteSpace 結(jié)果顯示，香港中文大學(xué)、約克大學(xué)、北卡羅來納大學(xué)、美國國立衛(wèi)生研究院、約翰斯·霍普金斯大學(xué)、西奈山伊坎醫(yī)學(xué)院的機(jī)構(gòu)節(jié)點中介中心性較強(qiáng)，表明其對該領(lǐng)域科研合作網(wǎng)絡(luò)的貢獻(xiàn)十分突出。我國大陸科研機(jī)構(gòu)的合作水平較少，仍需重視培養(yǎng)科研團(tuán)隊合作能力及合作意識，拓展國際合作交流圈。

圖3 醫(yī)學(xué)信息學(xué)高被引論文機(jī)構(gòu)合作研究情況（2011-2021 年）

2.6 基金資助 基金資助文獻(xiàn)往往具有較高的研究水平和意義。高被引論文中共有334 篇獲得基金支持，總被引次數(shù)為73 775 次，篇均被引次數(shù)為220.88 次；145 篇無基金支持的高被引論文總被引次數(shù)為27 844 次，篇均被引次數(shù)為192.03 次。由圖4 可知，2011-2021 年基金資助的高被引論文數(shù)量呈總體上升趨勢，但占各年高被引論文總量的比例呈總體下降趨勢。綜上所述，基金資助對文獻(xiàn)質(zhì)量具有重要作用，但并非決定因素。

圖4 醫(yī)學(xué)信息學(xué)高被引論文基金分布情況（2011-2021 年）

基金資助機(jī)構(gòu)中排名前10 的資助機(jī)構(gòu)大部分歸屬于美國和英國，見表7。美國衛(wèi)生與公眾服務(wù)部和美國國立衛(wèi)生研究院資助的高被引論文數(shù)超過100 篇，歐盟委員會和英國科研創(chuàng)新辦公室資助超過50 篇。我國國家自然科學(xué)基金共資助19 篇高被引論文，排名第9，且資助時間均為2015 年之后。2015 年前后我國出臺了一系列醫(yī)療衛(wèi)生信息化建設(shè)的政策方針，如關(guān)于促進(jìn)和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的指導(dǎo)意見[10]、“健康中國2030”規(guī)劃綱要[11]、“十三五”衛(wèi)生與健康規(guī)劃[12]等，表明政策支持有助于推我國醫(yī)學(xué)信息學(xué)的高質(zhì)量發(fā)展。

表7 醫(yī)學(xué)信息學(xué)高被引論文數(shù)量排名前10 的基金資助機(jī)構(gòu)（2011-2021 年）

3 討論

本研究以ESI 數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)來源，基于文獻(xiàn)計量學(xué)對2011-2021 年醫(yī)學(xué)信息學(xué)高被引論文的文獻(xiàn)特征進(jìn)行分析，探討國際醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域的研究態(tài)勢。研究發(fā)現(xiàn)，近10 年醫(yī)學(xué)信息學(xué)的研究方向逐漸廣泛，發(fā)文量和高被引論文數(shù)量呈增長態(tài)勢，歐美等發(fā)達(dá)國家所占比重明顯，且大部分受基金資助，中國國家自然科學(xué)基金的資助文獻(xiàn)僅占3.97%。此外，該領(lǐng)域已形成明顯的國際科研態(tài)勢，美國、英國和我國的產(chǎn)出量、被引次數(shù)指標(biāo)均位于前列。高被引論文往往由多位來自不同科研機(jī)構(gòu)的科研人員以共同合作的方式完成，且以國際合作或國家/地區(qū)內(nèi)部合作為主，提示多方合作更利于完成高質(zhì)量論文。

現(xiàn)階段我國醫(yī)學(xué)信息學(xué)已處于高速發(fā)展階段。從2011-2012 年的零成果到2015-2021 年高被引論文數(shù)持續(xù)位列前5，2020 年達(dá)到高峰，7 篇文獻(xiàn)的被引數(shù)量超過200[13-19]，表明在該領(lǐng)域我國已實現(xiàn)質(zhì)和量的飛躍，成為國際醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域的高生產(chǎn)力和高影響力國家之一。從核心作者和科研機(jī)構(gòu)指標(biāo)上看，我國高被引論文雖多以團(tuán)隊合作形式完成，但與其他國家/科研機(jī)構(gòu)的合作較少，提示尚未完全形成高質(zhì)量的研究團(tuán)隊，需重視與知名高校和科研機(jī)構(gòu)的合作交流，拓展學(xué)術(shù)交流圈。此外，基金資助情況是反映一個國家對學(xué)科重視程度的指標(biāo)之一[20]。我國國家自然科學(xué)基金資助的高被引論文總數(shù)占比不到4%，占我國該領(lǐng)域基金資助ESI 高被引論文的50%，表明對醫(yī)學(xué)信息學(xué)學(xué)科發(fā)展的重視程度有待提高。

綜上所述，10 年來國際醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域發(fā)展迅速，國家、機(jī)構(gòu)及作者間合作活躍。我國在該領(lǐng)域的科研水平和影響力提升顯著，但核心作者、國際/機(jī)構(gòu)間的合作層次不足，有待進(jìn)一步改善。積極關(guān)注高產(chǎn)國家的科研機(jī)構(gòu)、核心作者的科研動態(tài)，及時掌握熱點前沿，加強(qiáng)知識交流意識，拓展研究方向，有助于推動國內(nèi)醫(yī)學(xué)信息學(xué)的發(fā)展。本文存在一定局限性，由于數(shù)據(jù)來源僅為Web of Science 核心合集SCI 數(shù)據(jù)庫，雖然保證了文獻(xiàn)質(zhì)量，但是數(shù)據(jù)范圍過窄。此外，由于醫(yī)學(xué)信息學(xué)為典型的跨學(xué)科領(lǐng)域，研究方向廣泛，部分高影響力文獻(xiàn)并未列入該類別，導(dǎo)致未納入研究范疇，可能影響結(jié)果的精確性。