基于Web of Science慢病管理文獻(xiàn)的可視化分析

田龍營，史緒生

慢性病主要是指以心腦血管疾病、糖尿病、惡性腫瘤等為代表的非傳染性疾病，是全球發(fā)病率和死亡率的主要原因[1]，其患病率日益增長，尤其是患有多種慢性共病，嚴(yán)重危害人民身體健康，導(dǎo)致醫(yī)療護(hù)理服務(wù)率增加，給家庭和國家?guī)砭薮蟮慕?jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)[2-4]?？梢暬治鲕浖軌?qū)?shù)據(jù)與信息經(jīng)過處理后進(jìn)行圖像化顯示，它利用其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，幫助研究者處理龐雜的數(shù)據(jù)，繪制清晰的圖形，挖掘數(shù)據(jù)意義，實現(xiàn)研究目的。本文就近10年慢病管理的現(xiàn)狀及效果進(jìn)行可視化分析，分析目前存在的局限性和未來的發(fā)展方向，旨在為慢病管理提供一個科學(xué)經(jīng)濟(jì)的管理模式，為我國醫(yī)聯(lián)體模式下慢性病的管理提供一定的經(jīng)驗和啟示。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 文獻(xiàn)來源與檢索策略 采用Web of Science核心合集數(shù)據(jù)庫(SSCI、SCIE)作為統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源。檢索式：TS=("chronic disease management"OR"chronic diseases management"OR"management of chronic disease"OR"chronic disease health management")進(jìn)行檢索，文獻(xiàn)類型為article or review，語種為English，檢索時間為2012年1月1日至2022年7月1日。將檢索的文章導(dǎo)出txt格式進(jìn)行保存，經(jīng)雙人核對清洗去重，共納入1944篇文獻(xiàn)進(jìn)行分析。

1.2 分析方法 本研究運(yùn)用GraphPad Prism軟件繪制年度發(fā)文量趨勢圖，采用Scimago Graphica軟件生成國家地理可視化圖譜和作者最大合作網(wǎng)絡(luò)圖譜，采用VOSviewer 1.6.18軟件生成機(jī)構(gòu)共現(xiàn)密度視圖及關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖，利用CiteSpace5.8.R3軟件進(jìn)行關(guān)鍵詞聚類分析及突現(xiàn)詞分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 發(fā)文量 科學(xué)文獻(xiàn)的數(shù)量可以反映出該領(lǐng)域研究被關(guān)注的程度[5]。從圖1可以看出過去10年慢病管理的研究文獻(xiàn)呈波動上升趨勢，被越來越多的研究者所關(guān)注。研究數(shù)量與發(fā)表年份之間相關(guān)關(guān)系顯著(R=0.842，P<0.01)，構(gòu)建線性回歸模型(R2=0.709，P<0.01)，預(yù)測2022年—2024年文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量分別為314篇、327篇和341篇。

圖1 文獻(xiàn)發(fā)表年限分布情況

2.2 國家合作網(wǎng)絡(luò) 研究文獻(xiàn)共分布在84個國家，美國的發(fā)文總量遙遙領(lǐng)先，達(dá)到810篇，占總發(fā)文量的41.7%，位居世界首位，其次分別是澳大利亞和加拿大。中國發(fā)文量為159篇，居第4位，占總發(fā)文量的8.2%。根據(jù)圖2國家合作網(wǎng)絡(luò)地理可視化圖譜可見，美國、澳大利亞、加拿大、中國、英國等作為研究中心，與各國之間合作緊密。

圖2 國家合作網(wǎng)絡(luò)地理可視化圖譜

2.3 研究機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò) 由圖3可知，研究文獻(xiàn)共分布在2 775家機(jī)構(gòu)，發(fā)文量最多的機(jī)構(gòu)為加拿大多倫多大學(xué)(72篇)，其次為澳大利亞悉尼大學(xué)(60篇)、澳大利亞蒙納士大學(xué)(56篇)等，發(fā)文量前10位的機(jī)構(gòu)集中在加拿大、澳大利亞和美國。發(fā)文量≥10篇的機(jī)構(gòu)共92個，且互相合作密切。中國的研究機(jī)構(gòu)北京大學(xué)、浙江大學(xué)和香港大學(xué)在國際上合作較多。

圖4 最大作者合作網(wǎng)絡(luò)圖

2.5 高頻關(guān)鍵詞熱點分析 關(guān)鍵詞可反映文獻(xiàn)的中心思想，通過對關(guān)鍵詞的研究可快速把握該領(lǐng)域的研究熱點[8]。用VOSviewer對文獻(xiàn)進(jìn)行關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析，設(shè)置閾值為10，排除“chronic disease management”和“chronic disease”2個詞匯，共生成1146條連線、106個關(guān)鍵詞，見圖5。某個主題附近的密度情況以藍(lán)、綠、黃、紅色表示，每個節(jié)點顏色代表密度不同。一個節(jié)點附近的節(jié)點越集中，表示其權(quán)重越大，其顏色越接近紅色，表示為目前研究熱點；反之顏色越接近藍(lán)色。由圖5可看出，“基層醫(yī)療”“糖尿病”“高血壓”“遠(yuǎn)程醫(yī)療”“綜合醫(yī)療”“系統(tǒng)評價”等關(guān)鍵詞構(gòu)成了該領(lǐng)域的代表性術(shù)語。從布局上看，這些高頻關(guān)鍵詞也是關(guān)鍵性樞紐節(jié)點，圍繞在其周圍的其他節(jié)點與其共同組成了該領(lǐng)域近年來的熱門研究。

圖5 文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖

2.6 文獻(xiàn)關(guān)鍵詞聚類分析 關(guān)鍵詞聚類分析是采用聚類算法將詞間關(guān)系密切的關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類得出該研究領(lǐng)域的熱點[9]。本研究通過CiteSpace對關(guān)鍵詞進(jìn)行K均值聚類分析，經(jīng)調(diào)整后得到“質(zhì)量”“隨機(jī)對照試驗”“高血壓”“自我管理”“遠(yuǎn)程醫(yī)療”“死亡率”“預(yù)防”“結(jié)局”“心肌梗死”“建議”等10個較為明顯的研究聚類。每一個色塊代表一個聚類，聚類編號的先后代表聚類的大小，見圖6。將10個聚類進(jìn)行劃分，可以發(fā)現(xiàn)慢病管理研究主要圍繞慢性病類型(#2，#8)、慢病管理形式(#3，#4)、慢病管理質(zhì)量與結(jié)局(#0，#1，#5，#6，#7，#9)3個主題展開。

圖6 關(guān)鍵詞聚類圖譜

2.7 文獻(xiàn)關(guān)鍵詞突現(xiàn)情況分析 CiteSpace的突現(xiàn)分析是指對某一時間段內(nèi)頻次急劇變化的關(guān)鍵詞進(jìn)行分析，定量地表示出不同研究方向的熱度及其時間變遷規(guī)律[10]。本文利用CiteSpace對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理：將時間區(qū)域確定為2012年—2022年，將每一年設(shè)置為一個時間切片，探測每個切片中突現(xiàn)的關(guān)鍵詞，最終得到圖7。圖中紅色格代表關(guān)鍵詞在對應(yīng)年份突現(xiàn)明顯，紅色格長度代表突現(xiàn)持續(xù)的時間。在慢病管理研究領(lǐng)域的諸多關(guān)鍵詞中，“綜合醫(yī)療”“肥胖癥”“隨機(jī)試驗”“多病共存”及“成本效率”是5個突現(xiàn)度較高的突現(xiàn)詞，共同組成了近年來該領(lǐng)域的研究熱點與趨勢。

圖7 關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖譜

3 討論

3.1 期刊發(fā)表情況分析 慢病管理研究的發(fā)文量呈波動上升趨勢，通過線性回歸分析預(yù)測2022年該領(lǐng)域研究文獻(xiàn)將持續(xù)增長。從國家和機(jī)構(gòu)發(fā)文量來看，慢病管理的研究力量主要分布在美國、澳大利亞、加拿大等國家，美國的發(fā)文數(shù)量領(lǐng)先于其他國家，且發(fā)文質(zhì)量較高。中國發(fā)文數(shù)量位列第4位，說明中國在慢病管理領(lǐng)域具有一定的科研實力和優(yōu)勢，但主要集中在北京大學(xué)等高等院校，未形成大規(guī)模的廣泛研究，且我國相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者應(yīng)進(jìn)一步提高發(fā)文質(zhì)量，通過和其他國家的交流與合作來促進(jìn)我國慢病管理領(lǐng)域的發(fā)展。隨著政策法規(guī)的不斷完善，我國學(xué)者的研究也相應(yīng)增多，本方向的研究將更加多元化。

3.2 研究熱點分析 依據(jù)關(guān)鍵詞共現(xiàn)、聚類及突現(xiàn)詞圖譜發(fā)現(xiàn)，慢病管理的研究方向大致分為慢性病類型、慢性病管理方式、慢病管理質(zhì)量與結(jié)局3類。

慢性病在老年群體中較為常見，近年來患病率呈上升趨勢，其原因可能與全球老齡化程度持續(xù)加深、老年人平均期望壽命和急性病存活率提高有關(guān)[11]。高血壓、心腦血管疾病、糖尿病、風(fēng)濕病、消化系統(tǒng)疾病等是排名前幾位的病種，且老年人的慢性病共病率亦有上升趨勢。與記憶相關(guān)疾病、高血壓、慢性肺部疾患和哮喘等疾病隨年齡增長發(fā)病率也逐漸提高。但不同國家和地區(qū)存在差異，可能與不同地域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、生活方式和飲食習(xí)慣等存在差異有關(guān)。

慢病管理形式逐步呈現(xiàn)多元化，慢病管理質(zhì)量與慢病病人結(jié)局有直接關(guān)系。基層醫(yī)療保健是研究者長期關(guān)注的問題[12]。要減少并發(fā)癥的發(fā)生，就需要有足夠的初級預(yù)防措施，構(gòu)建更加高效、低成本的慢性病管理體系[13]。近年來研究發(fā)現(xiàn)，運(yùn)動干預(yù)可以降低慢性病患病率、發(fā)病率和死亡率，并對整體健康、體能和生活質(zhì)量產(chǎn)生積極影響[14]，日常鍛煉也能改善抑郁和焦慮癥狀[15]。社區(qū)衛(wèi)生工作者依然是初級保健慢性病管理中的保健導(dǎo)航者[16-17]，但隨著互聯(lián)網(wǎng)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)可對慢病病人產(chǎn)生積極影響[18]。遠(yuǎn)程醫(yī)療是醫(yī)療保健市場的顛覆性創(chuàng)新[19]，已被廣泛應(yīng)用于慢性病病人的長期護(hù)理和自我管理[20]，近年來該研究方向頗為熱門。綜合遠(yuǎn)程保健能夠在初級保健范圍內(nèi)有效地減少住院、再住院和老年人多病死亡率[21],可穿戴設(shè)備也可以改善遠(yuǎn)程健康結(jié)局[22]。我國在醫(yī)聯(lián)體環(huán)境下，基層慢性病病人人數(shù)增加，在一定程度上實現(xiàn)了雙向轉(zhuǎn)診，慢病病人基層就診率明顯提高，同時病人用藥模式也日趨完備[23]。但我國欠發(fā)達(dá)地區(qū)醫(yī)聯(lián)體建設(shè)不夠深入，慢病病人數(shù)量很多，管理滯后，如何均衡實施醫(yī)聯(lián)體改革仍是亟待解決的難題。此外，隨著近年來安寧療護(hù)中心基本標(biāo)準(zhǔn)、管理規(guī)范和實踐指南的推出，我國慢病管理逐漸走向規(guī)范化，但大多是對醫(yī)療機(jī)構(gòu)安寧療護(hù)的研究，缺乏社區(qū)安寧療護(hù)和家庭安寧療護(hù)的深入探討，需向歐美、澳洲等發(fā)達(dá)國家借鑒經(jīng)驗并深入研究，節(jié)約醫(yī)療支出，提高醫(yī)療資源效率，滿足人民群眾多樣化、多層次的健康需求。

3.3 研究局限性 本研究通過可視化分析初步展示了慢病管理領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀及該領(lǐng)域的研究成果與研究力量，分析了當(dāng)前的研究熱點。但文獻(xiàn)計量分析來源于已發(fā)表文獻(xiàn)，在反映最新研究上有一定的延遲。且我國當(dāng)前對于研究主題而言不夠深入，他國模式不一定適合我們國情和相關(guān)政策。

4 結(jié)論

未來慢病管理研究的發(fā)文量將持續(xù)增長，研究更加深入。本文以Web of Science核心數(shù)據(jù)庫為載體，應(yīng)用多個主流的可視化軟件進(jìn)行分析，客觀呈現(xiàn)了慢病管理領(lǐng)域研究的發(fā)表年份、國家、機(jī)構(gòu)、作者和關(guān)鍵詞，并歸納出近幾年該領(lǐng)域的研究熱點和發(fā)展趨勢。應(yīng)借鑒國外先進(jìn)研究成果，完善防治體系，推進(jìn)慢性病防、治、康、管、保整體深度融合發(fā)展，并發(fā)揮中醫(yī)藥優(yōu)勢和作用，提高科技創(chuàng)新和成果轉(zhuǎn)化能力。同時加強(qiáng)跨學(xué)科和跨地域交流，提高我國該領(lǐng)域的研究深度和廣度。