基于知識圖譜的高血壓病中醫(yī)舌象研究可視化分析*

孫 璇，王 哲，苗德田，王東軍，田之魁，朱青青，周宗慧，關(guān)媛媛，田春穎，王泓午△

1 天津中醫(yī)藥大學(xué)，天津 301600； 2 濱州醫(yī)學(xué)院附屬醫(yī)院，山東 濱州 256613

高血壓是以體循環(huán)動脈壓持續(xù)升高為主要臨床表現(xiàn)的“心血管綜合征”，作為最常見的心腦血管疾病，患病率呈逐年上升趨勢［1-2］。長期處于高血壓狀態(tài)易誘發(fā)糖尿?。?］、慢性腎?。?］、腦卒中［5］等。目前發(fā)病機制尚未明確，有研究顯示［6-7］，血壓的升高多與高血壓外周調(diào)控機制和中樞調(diào)控機制有關(guān)；有研究認(rèn)為［8］，其機制主要集中在炎性因子、神經(jīng)遞質(zhì)、基因等方面。中醫(yī)古籍中雖無高血壓病名，但按癥狀可歸于“眩暈”“頭痛”范疇［9］。

舌診，作為中醫(yī)臨床診斷的重要依據(jù)，已有悠久歷史。西周、殷商時期已有記載，到現(xiàn)在已形成完整理論體系［10］。舌為五臟六腑之外候，臟腑經(jīng)絡(luò)在內(nèi)的生理和病理變化都可通過舌象表現(xiàn)出來［11］。目前中醫(yī)舌象研究主要集中在舌苔微生態(tài)研究［12］、疾病舌象特征規(guī)律研究［13］、舌圖象數(shù)字化處理［14］等。Citespace 軟件是由陳超美博士開發(fā)的一款廣泛應(yīng)用于文獻共現(xiàn)分析和共引分析的可視化軟件［15］。由于傳統(tǒng)舌診技術(shù)受外界環(huán)境因素影響較大，故當(dāng)前舌診客觀化研究是將舌象信息進行定性定量描述，避免主觀判斷的影響，增加中醫(yī)辨證的可重復(fù)性和可檢測性［16］。本研究應(yīng)用Citespace 軟件對有關(guān)高血壓中醫(yī)舌象研究的文獻進行可視化分析，意在分析當(dāng)前高血壓中醫(yī)舌象研究現(xiàn)狀，為今后相關(guān)研究提供思路。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源與檢索策略數(shù)據(jù)來源：中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫；納入文獻包括期刊論文、學(xué)位論文、會議論文；檢索策略：以“高血壓”“中醫(yī)”“舌象”為主題詞進行檢索；檢索時間：建庫至2020年9月。

1.2 研究方法將文獻以Refworks 形式導(dǎo)入到Citespace 5.7.R1 軟件進行格式轉(zhuǎn)換。參數(shù)設(shè)置：時間分區(qū)（Time Slicing）：1982年至2020年，作者研究以5年為數(shù)據(jù)切分年代，關(guān)鍵詞和機構(gòu)研究以1 年為數(shù)據(jù)切分年代；節(jié)點類型（Node Types）：分別選作者（Author）、機構(gòu)（Institution）、關(guān)鍵詞（Keyword）生成共現(xiàn)圖譜，關(guān)鍵詞再形成聚類分析圖、時區(qū)圖和關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖；研究作者時閾值選擇為（gindex）=25，剪切方式（Pruning）：無；關(guān)鍵詞和機構(gòu)閾值選擇為（gindex）=25，剪切方式（Pruning）：Minimum spanning tree。

2 結(jié)果

中國知網(wǎng)共檢索到文獻89 篇，其中包括期刊論文25 篇，占28.09%；學(xué)位論文58 篇，占65.17%；會議論文6篇，占6.74%。

2.1 發(fā)文數(shù)量與發(fā)文年份發(fā)文量呈波浪式變化，2012 年和2014 年分別達兩個小高峰，分別為10 篇和11 篇，總體呈下降趨勢，且2020 年無文章發(fā)表，說明近年相關(guān)學(xué)者對高血壓中醫(yī)舌象研究的熱度有所下降。見圖1。

2.2 作者共現(xiàn)分析納入文獻可形成節(jié)點數(shù)為120（n=120），連線數(shù)為209（E=209）的作者可視化分析。本研究截取了發(fā)文量2 篇及以上的作者，共32 位，占26.67%。根據(jù)普賴斯定律［17］可知，本研究核心作者最低m≈1.30，取整為2，發(fā)文量≥2篇作者32位，合計發(fā)文77篇，占26.67%＜50%，說明未形成核心作者群。見圖2、表1。

表1 高血壓中醫(yī)舌象研究5個主要研究團隊研究內(nèi)容

圖2 高血壓中醫(yī)舌象研究作者合作可視化分析

2.3 機構(gòu)共現(xiàn)分析研究機構(gòu)可視化結(jié)果形成了一個節(jié)點數(shù)為52，連線數(shù)為33 的可視化圖譜。多機構(gòu)間有相互合作關(guān)系，按中心度排名，中心度＞0.1 的機構(gòu)依次為山東中醫(yī)藥大學(xué)附屬醫(yī)院、長春中醫(yī)藥大學(xué)附屬醫(yī)院、北京大學(xué)人民醫(yī)院中醫(yī)科。聚類分析結(jié)果顯示，主要形成大的聚類為高血壓病因子分析，說明因子分析是目前該研究領(lǐng)域關(guān)注度較高的研究方向。發(fā)文量≥2 篇的機構(gòu)主要集中在高校及其附屬機構(gòu)。且研究單位主要集中在北方，有地域差異。見圖3、表2。

表2 發(fā)文量≥2篇研究機構(gòu)

圖3 高血壓中醫(yī)舌象研究機構(gòu)可視化圖譜

2.4 期刊來源分析本研究納入文獻中期刊僅25 篇，共涉及19 個期刊，發(fā)文量≥2 篇的期刊分別為：中西醫(yī)結(jié)合心血管病電子雜志3 篇、北京中醫(yī)藥3 篇、遼寧中醫(yī)雜志2 篇、中醫(yī)研究2 篇。學(xué)位論文58篇。

2.5 關(guān)鍵詞可視化分析關(guān)鍵詞可視化分析見節(jié)點為247，聯(lián)系為239的可視化圖譜，見圖4。剔除本研究檢索詞“高血壓”“舌象“中醫(yī)”，以探索剩余關(guān)鍵詞關(guān)聯(lián)。剔除檢索詞后主要研究內(nèi)容包括：“聚類分析”“數(shù)據(jù)挖掘”“冠心病”“因子分析”“流行病”“代謝綜合征”等。出現(xiàn)次數(shù)≥3 次的關(guān)鍵詞，見圖4、表3。

表3 高血壓中醫(yī)舌象研究關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次≥3的關(guān)鍵詞

圖4 高血中醫(yī)舌象研究關(guān)鍵詞可視化圖譜

對關(guān)鍵詞可視化結(jié)果再次進行聚類分析，得到6 個大的聚類結(jié)果，聚類模塊值（modularity）Q=0.8391，顯示聚類結(jié)果顯著；聚類平均輪廓值（mean silhouette）=0.6238，顯示聚類結(jié)果合理。見表4。

表4 高血壓中醫(yī)舌象研究關(guān)鍵詞聚類結(jié)果

當(dāng)關(guān)鍵詞中心性（Centrality）≥0.1 時，可稱為高中心中介性關(guān)鍵詞，此時關(guān)鍵詞具有轉(zhuǎn)折意義［18］。中心性≥0.1的關(guān)鍵詞有高血壓?。?.26）、聚類分析（0.26）、舌象（0.23）、高血壓（0.21）、數(shù)據(jù)挖掘（0.16）、冠心病（0.13）、因子分析（0.12）、舌診（0.11）、中醫(yī)證候（0.10）、癥狀（0.10）、溫陽（0.10）。

通過關(guān)鍵詞時區(qū)圖可了解逐年變化的研究內(nèi)容，可直觀看到該研究領(lǐng)域研究內(nèi)容的遷移變化，呈現(xiàn)出從集中聚焦到多樣關(guān)注的演變特點，并且關(guān)鍵詞的時間斷面與發(fā)文量變化基本吻合。研究內(nèi)容從單一舌象特征研究和流行病學(xué)調(diào)查研究逐漸向利用舌象特征信息進行中醫(yī)辨證施治轉(zhuǎn)變；且出現(xiàn)了該研究領(lǐng)域代表學(xué)者如郭立中教授根據(jù)舌脈信息以溫通法辨治高血壓病等現(xiàn)象。見圖5。

圖5 高血壓中醫(yī)舌象研究關(guān)鍵詞時區(qū)

剔除檢索詞后，“流行病學(xué)”“數(shù)據(jù)挖掘”“中醫(yī)證候”等出現(xiàn)頻率較多且中心性較高，且從關(guān)鍵詞時區(qū)圖分析，2006 年開始出現(xiàn)了“證型”“癥狀”等詞，說明舌象特征研究可為中醫(yī)辨證施治奠定基礎(chǔ)。去除“高血壓病”詞后發(fā)現(xiàn)，“糖尿病”“冠心病”“脂肪肝”等病名出現(xiàn)，說明高血壓病的產(chǎn)生和這些疾病有相關(guān)性，從側(cè)面說明這些疾病是目前該領(lǐng)域研究的熱點方向。見圖6。

圖6 高血壓中醫(yī)舌象研究關(guān)鍵詞突現(xiàn)詞分析（排名前15）

3 討論

3.1 研究現(xiàn)狀本研究檢索了中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫建庫至2020年9月與高血壓中醫(yī)舌象研究相關(guān)文獻，結(jié)合年發(fā)文量分析圖可知，相關(guān)研究首次出現(xiàn)時間為1982 年，到2015 年呈現(xiàn)波浪式增長趨勢，這可能與我國高血壓人群患病率逐年增高有關(guān)［19］。但近5 年發(fā)文量總體呈下降趨勢，說明目前該領(lǐng)域研究熱度較低。從發(fā)文機構(gòu)看，研究機構(gòu)主要集中在山東省、北京市、天津市、吉林市等北方地區(qū)，存在明顯地域差異，這可能與北方地區(qū)高血壓患病率高于南方地區(qū)有關(guān)［20］。研究單位主要集中在高校及其附屬醫(yī)院，且同地區(qū)各研究機構(gòu)間有合作交流，但跨區(qū)域合作較少，在此提倡加強跨區(qū)域合作，突破地域障礙，促進學(xué)術(shù)成果產(chǎn)出。從發(fā)文作者及發(fā)文量看，作者發(fā)文量較低，根據(jù)普賴斯定律，尚未形成核心團隊。但從可視化圖譜分析，目前有5 個較為穩(wěn)定的研究團隊，且發(fā)文量2 篇及以上作者基本都在該研究團隊中。各研究團隊內(nèi)部合作密切，團隊間合作較少，良好的團隊合作能促進學(xué)術(shù)進步［21］。

3.2 研究熱點關(guān)鍵詞分析能反映當(dāng)前研究熱點及發(fā)展趨勢［22］。本研究截取了排名前15 位的關(guān)鍵詞，剔除檢索詞等基礎(chǔ)詞匯后，突現(xiàn)強度≥1的關(guān)鍵詞有“聚類分析”“肝病”“學(xué)術(shù)思想”“因子分析”“證候”“脈象”“癥狀”，當(dāng)前研究熱點集中在聚類分析、因子分析和中醫(yī)辨證施治方面。聚類分析被廣泛運用于中醫(yī)證候研究，因其能減少人為誤差，使研究更標(biāo)準(zhǔn)化、客觀化［23-24］。中醫(yī)治療高血壓有獨特優(yōu)勢，以中藥結(jié)合病患自身體質(zhì)進行辨證治療，達到減低發(fā)病率提高患者生活質(zhì)量的目的［25-26］。“臨界高血壓”一詞最早在2004 年出現(xiàn)，雖持續(xù)時間僅2 年，但這預(yù)示著該領(lǐng)域研究的開端；1982—2006 年，關(guān)注度較高的主要集中在高血壓中醫(yī)舌象的聚類分析和因子分析方面；自2007 年開始，在該研究方向基礎(chǔ)上又新增了中醫(yī)辨證施治內(nèi)容，2007 年可成為研究熱點轉(zhuǎn)變時間。綜合分析，高血壓患者中醫(yī)舌象研究領(lǐng)域研究熱點已由單純數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)變?yōu)樯嗝}象與中醫(yī)診治相結(jié)合方面。

3.3 研究趨勢當(dāng)前研究趨勢可總結(jié)為以下內(nèi)容：1）#5 流行病學(xué)作為較大的一個聚類且距當(dāng)前年份較近，可推斷其可成為當(dāng)前研究趨勢；2）中醫(yī)辨證治療高血壓有其特有優(yōu)勢，故將舌診客觀化研究與中醫(yī)辨證治療相結(jié)合是其必然趨勢［27］。3）基于舌診客觀化研究建立高血壓診斷模型，病前做疾病預(yù)警，病后提示疾病進程，充分發(fā)揮中醫(yī)特色診療優(yōu)勢，為臨床更準(zhǔn)確辨證施治提供方法及依據(jù)［28］。

本研究應(yīng)用Citespace 結(jié)合計量學(xué)方式，對高血壓中醫(yī)舌象相關(guān)研究進行分析，以更直觀、更立體的形式展現(xiàn)了高血壓中醫(yī)舌象研究領(lǐng)域熱點及發(fā)展趨勢，意在為今后該領(lǐng)域發(fā)展提供新思路。研究結(jié)果顯示，高血壓中醫(yī)舌象研究已形成較穩(wěn)定的研究團隊，但團隊及研究機構(gòu)間交流合作較少，提示學(xué)術(shù)交流合作亟待加強。本研究僅納入中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫文獻，存在一定偏倚，在未來研究工作中，爭取獲取更多數(shù)據(jù)資源，期待更深度的研究。