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    2002—2022年生化湯研究文獻(xiàn)可視化分析

    2023-10-17 03:46:02楊繼紅姚帥君陳燕清杜彩鳳閆敬來
    中國中醫(yī)藥信息雜志 2023年10期
    關(guān)鍵詞:生化湯發(fā)文可視化

    楊繼紅,姚帥君,陳燕清,杜彩鳳,閆敬來

    山西中醫(yī)藥大學(xué),山西 晉中 030619

    生化湯原系紹興錢氏女科家傳秘方,后經(jīng)《景岳全書》公之于世,復(fù)由《傅青主女科》推廣發(fā)明于前[1]。傅青主將此方列為產(chǎn)后病的首選方劑,運(yùn)用生化湯及其衍生方如木香生化湯、加減生化湯、加味生化湯、加參生化湯、參歸生化湯、安神生化湯等治療和預(yù)防產(chǎn)后諸疾。

    文獻(xiàn)計量學(xué)是以文獻(xiàn)體系和文獻(xiàn)計量特征為研究對象,采用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)等的計量方法,評價和預(yù)測科學(xué)技術(shù)的現(xiàn)狀及發(fā)展變化趨勢的圖書情報學(xué)分支學(xué)科[2]。CiteSpace是美國德雷賽爾大學(xué)陳超美教授使用Java語言開發(fā)的一款信息可視化軟件,主要基于共引分析理論和尋徑網(wǎng)絡(luò)算法等,對特定領(lǐng)域的文獻(xiàn)(集合)進(jìn)行計量,以探尋學(xué)科領(lǐng)域演化的關(guān)鍵路徑及知識轉(zhuǎn)折點(diǎn),并通過繪制一系列可視化圖譜形成對學(xué)科演化潛在動力機(jī)制的分析和學(xué)科發(fā)展前沿的探測[3]。知識圖譜是應(yīng)用數(shù)學(xué)算法簡化知識單元結(jié)構(gòu)以達(dá)到可視化知識結(jié)構(gòu)的一種方法,在中醫(yī)藥領(lǐng)域有廣闊的應(yīng)用前景[4],對傳承中醫(yī)藥經(jīng)驗(yàn)、發(fā)掘中醫(yī)藥智慧結(jié)晶起到一定作用[5]。Gephi是一款基于Java的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析軟件,主要用于各種網(wǎng)絡(luò)和復(fù)雜系統(tǒng)、動態(tài)和分層圖的交互可視化與探測,可廣泛用作鏈接分析、探索性數(shù)據(jù)分析、生物網(wǎng)絡(luò)分析和社交網(wǎng)絡(luò)分析等[6]。本研究采用文獻(xiàn)計量學(xué)方法分析生化湯研究現(xiàn)況、熱點(diǎn)及趨勢,為相關(guān)研究提供參考。

    1 資料與方法

    1.1 數(shù)據(jù)來源與檢索策略

    計算機(jī)檢索中國知識資源總庫(CNKI)、中文科技期刊數(shù)據(jù)庫(VIP)、中國學(xué)術(shù)期刊數(shù)據(jù)庫(萬方數(shù)據(jù))、中國生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(CBM)。以“生化湯”為檢索詞,檢索條件設(shè)置為主題(精確),檢索時間范圍為2002年1月1日—2022年6月1日。

    1.2 文獻(xiàn)篩選及導(dǎo)出

    納入標(biāo)準(zhǔn):生化湯研究相關(guān)文獻(xiàn)。排除標(biāo)準(zhǔn):①非傅氏生化湯的研究文獻(xiàn);②報紙、會議論文及學(xué)位論文;③非原始研究文獻(xiàn),如綜述、Meta分析等;④非醫(yī)藥行業(yè)學(xué)科性質(zhì)的文獻(xiàn)。

    將符合納入標(biāo)準(zhǔn)的文獻(xiàn)題錄以“NoteExpress”格式分別導(dǎo)出,然后通過NoteExpress3.5軟件去除重復(fù)文獻(xiàn),并經(jīng)閱讀題目和摘要排除與主題不相關(guān)文獻(xiàn),得到可供納入的文獻(xiàn)題錄數(shù)據(jù)。

    1.3 數(shù)據(jù)處理

    利用NoteExpress3.5的數(shù)據(jù)分析模塊對文獻(xiàn)題錄的年份、來源、作者頻次排名前10位和關(guān)鍵詞頻次排名前50位進(jìn)行統(tǒng)計,并將統(tǒng)計結(jié)果保存至WPS Excel2019工作簿(保存格式為csv)。通過NoteExpress軟件導(dǎo)出文獻(xiàn)題錄,將導(dǎo)出的文檔命名為“download_***.txt”。利用Python正則表達(dá)式提取txt文檔中A1字段(作者)及AD字段(機(jī)構(gòu)),然后通過Python編程制作作者字段共詞矩陣(頻次≥4)和機(jī)構(gòu)字段共詞矩陣(頻次≥5),之后在WPS Excel工作簿中利用共詞矩陣制作Gephi網(wǎng)絡(luò)文件并保存為csv格式。

    1.4 數(shù)據(jù)分析與可視化

    在Python3.7中導(dǎo)入Pandas庫讀取年份數(shù)據(jù)集、來源數(shù)據(jù)集、作者數(shù)據(jù)集、關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)集,然后運(yùn)用Matplotlib庫繪制年份-發(fā)文量折線圖,運(yùn)用Pyecharts庫繪制作者-發(fā)文量玫瑰圖和關(guān)鍵詞詞云圖。

    使用Gephi0.9.2軟件讀取csv格式的網(wǎng)絡(luò)文件,運(yùn)用Yifan Hu布局和Fruchterman Reingold布局實(shí)現(xiàn)作者合作網(wǎng)絡(luò)與機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)的可視化。

    將“download_***.txt”文檔導(dǎo)入CiteSpace5.8R2軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)化,然后進(jìn)行關(guān)鍵詞聚類圖譜、共現(xiàn)圖譜及關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖譜的可視化分析。核心作者是指在該領(lǐng)域發(fā)表文獻(xiàn)數(shù)量最多,且文獻(xiàn)質(zhì)量高、被引次數(shù)多、所發(fā)論文級別高、有較大影響力的作者。根據(jù)普賴斯定律[7]確定核心作者數(shù)量,即M≈(Nmax為最高產(chǎn)作者所發(fā)表的論文數(shù)量,M為核心作者的最低發(fā)文數(shù)量,當(dāng)某位作者所發(fā)的論文數(shù)量超過M時即可被視為核心作者)。聚類標(biāo)簽序號越小,表明該聚類包含的文獻(xiàn)數(shù)量越多。聚類模塊值(Q)和平均輪廓值(S)是評價聚類圖譜的指標(biāo),一般而言,Q>0.3表示劃分出來的社團(tuán)結(jié)構(gòu)是顯著的,S>0.5可認(rèn)為聚類是合理的,而S>0.7則聚類效率高且令人信服[8]。關(guān)鍵詞突現(xiàn)可反映關(guān)鍵詞在短時間內(nèi)研究頻次驟增的情況,進(jìn)而了解一定時間內(nèi)的研究熱點(diǎn)及該領(lǐng)域研究趨勢。參數(shù)設(shè)置:時間分區(qū)(Time Slicing)為2002年1月—2022年6月,時間切片(Year Per Slice)為每年1次。節(jié)點(diǎn)類型(Node Types)選擇關(guān)鍵詞(Keyword)。選擇標(biāo)準(zhǔn)(Selection Criteria)設(shè)置Top N=50。圖譜修剪(Pruning)選擇修剪切片網(wǎng)絡(luò)算法(Pruning sliced networks)和最小生成樹算法(Mining Spanning Tree)。

    2 結(jié)果

    2.1 檢索結(jié)果

    初檢共得到文獻(xiàn)5 901篇,剔除Meta分析、綜述、報紙、會議論文、學(xué)位論文及非醫(yī)藥行業(yè)學(xué)科類型的文獻(xiàn)后共得到4 728篇文獻(xiàn)題錄,經(jīng)NoteExpress軟件去重,最終納入文獻(xiàn)題錄1 673篇。

    2.2 發(fā)文時間分布

    本研究納入1 673篇生化湯相關(guān)文獻(xiàn)的年度發(fā)文趨勢見圖1,時間跨度為2002—2022年??梢钥闯?,生化湯相關(guān)研究整體上呈平穩(wěn)波動趨勢,于2011年達(dá)到峰值,發(fā)文量為111篇,其余年份發(fā)文量均在60篇以上(2022年截至6月)。

    圖1 2002—2022年生化湯研究文獻(xiàn)發(fā)文時間分布

    2.3 來源期刊

    1 673篇生化湯相關(guān)文獻(xiàn)來源于468種期刊,發(fā)文量前10位來源期刊見表1。其中《內(nèi)蒙古中醫(yī)藥》(42篇)發(fā)文最多,其次為《河南中醫(yī)》(34篇)、《陜西中醫(yī)》(33篇)、《光明中醫(yī)》(32篇)、《實(shí)用中醫(yī)藥雜志》(29篇)等。前10位來源期刊共載文287篇,約占17.15%,來源期刊以非核心期刊居多,表明該領(lǐng)域文獻(xiàn)質(zhì)量仍待提升。

    表1 2002—2022年生化湯研究文獻(xiàn)來源期刊(前10位)

    2.4 核心作者

    納入文獻(xiàn)共涉及作者2 648位,發(fā)文最多的作者是宋金春(11篇),據(jù)此可計算出普賴斯定律M≈2.48,故發(fā)文量≥3篇的作者可視為核心作者,共117位,約占全部作者的4.42%。核心作者累計發(fā)文416篇,約占文獻(xiàn)總數(shù)的24.87%,其中排名前10位的核心作者見圖2。對作者進(jìn)行可視化分析,合作網(wǎng)絡(luò)見圖3。

    圖2 2002—2022年生化湯研究文獻(xiàn)核心作者發(fā)文量玫瑰圖(前10位)

    圖3 2002—2022年生化湯研究文獻(xiàn)作者合作網(wǎng)絡(luò)

    由圖3可知,生化湯研究領(lǐng)域的作者合作團(tuán)隊(duì)關(guān)系較松散,團(tuán)隊(duì)間的合作交流不密切,主要形成2個研究團(tuán)隊(duì)。其中宋金春團(tuán)隊(duì)主要研究內(nèi)容為生化湯的提取工藝對阿魏酸含量的影響[9]、生化湯藥物化學(xué)和血清指紋圖譜研究[10-11]、生化湯中阿魏酸含量及家兔血漿阿魏酸的藥動學(xué)參數(shù)測定[12];王雁梅團(tuán)隊(duì)主要研究內(nèi)容為利用高效液相色譜法分析不同煎煮方法、溶媒因素和炮制因素對生化湯中阿魏酸含量的影響[13-15]。

    2.5 研究機(jī)構(gòu)

    納入文獻(xiàn)共涉及機(jī)構(gòu)1 680所。以機(jī)構(gòu)為節(jié)點(diǎn)類型進(jìn)行可視化分析,共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)見圖4。發(fā)文量≥5篇的機(jī)構(gòu)共41所,占機(jī)構(gòu)總數(shù)的2.44%。生化湯研究領(lǐng)域的各機(jī)構(gòu)間合作相對較少,研究較獨(dú)立,多為地域院?;蚋咝W陨砀綄籴t(yī)院間的合作。其中浙江醫(yī)藥高等??茖W(xué)校與第四軍醫(yī)大學(xué)基礎(chǔ)部藥理教研室、第四軍醫(yī)大學(xué)唐都醫(yī)院中醫(yī)科間的合作關(guān)系最為密切。其次,武漢大學(xué)人民醫(yī)院藥學(xué)部與武漢大學(xué)藥學(xué)院間有較為密切的合作,山東中醫(yī)藥大學(xué)與山東中醫(yī)藥大學(xué)附屬醫(yī)院間也有合作關(guān)系。各機(jī)構(gòu)間的合作不夠緊密,仍需進(jìn)一步加強(qiáng)合作。

    圖4 2002—2022年生化湯研究文獻(xiàn)機(jī)構(gòu)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)

    2.6 關(guān)鍵詞

    2.6.1 詞云分析

    關(guān)鍵詞是文獻(xiàn)主要內(nèi)容的提煉和概括,其頻次可反映研究熱點(diǎn)及發(fā)展方向,頻次排名前50位的關(guān)鍵詞詞云見圖5??芍?,生化湯的治療熱點(diǎn)仍是產(chǎn)后病,生化湯的研究熱點(diǎn)為中西醫(yī)結(jié)合療法,如與米非司酮、米索前列醇、縮宮素合用治療產(chǎn)后惡露不絕、稽留流產(chǎn)、子宮復(fù)舊,與甲氨蝶呤合用治療胎盤植入等。

    圖5 2002—2022年生化湯研究文獻(xiàn)關(guān)鍵詞詞云(前50位)

    2.6.2 共現(xiàn)分析

    關(guān)鍵詞共現(xiàn)可以反映生化湯研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)及發(fā)展趨勢,共現(xiàn)圖譜見圖6。圖譜中共有節(jié)點(diǎn)949個,連線1 694條,連線密度為0.003 8。從治療內(nèi)容來看,生化湯主要治療產(chǎn)后出血、惡露不絕,胎衣不下和胎盤植入。從治療方法來看,本方可與縮宮素、益母草、米非司酮聯(lián)用治療藥物流產(chǎn)后出血、胎盤殘留、終止早孕、不全流產(chǎn)、子宮復(fù)舊不良等。

    圖6 2002—2022年生化湯研究文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)

    2.6.3 聚類分析

    在關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析基礎(chǔ)上利用LLR算法進(jìn)行聚類,可進(jìn)一步挖掘該領(lǐng)域的研究動態(tài),結(jié)果見圖7。Q=0.588 7,S=0.886 9,表明關(guān)鍵詞聚類結(jié)果具有一定的顯著性和可信度。圖中共形成15個聚類,由于聚類標(biāo)簽不能完整顯示所包含的關(guān)鍵詞,故根據(jù)各聚類所傾向的研究熱點(diǎn)及領(lǐng)域進(jìn)一步歸納為4類:①輔助藥物流產(chǎn)(聚類#0、#5)。主要與米非司酮、米索前列醇聯(lián)用提高藥物流產(chǎn)的效果,促進(jìn)月經(jīng)及時復(fù)潮。②產(chǎn)后病(聚類#2、#3、#4、#6、#8、#9、#10、#11、#12、#13)。生化湯加味治療產(chǎn)后陰道出血、產(chǎn)后缺乳;生化湯與失笑散、鮮益母草顆粒等聯(lián)用治療產(chǎn)后宮腔殘留;生化湯與小柴胡湯聯(lián)用治療產(chǎn)后發(fā)熱;生化湯與縮宮素、補(bǔ)中益氣湯等聯(lián)用治療子宮復(fù)舊不良;生化湯與米非司酮、甲氨蝶呤等聯(lián)用治療胎盤植入。③外用熏洗治療婦科疾?。ň垲?1、#7)。生化湯與當(dāng)歸補(bǔ)血湯合方熏洗治療外陰營養(yǎng)不良。④含量測定(聚類#14)。高效液相色譜法測定生化湯中阿魏酸的含量及相關(guān)的藥動學(xué)研究。

    2.6.4 突現(xiàn)分析

    對關(guān)鍵詞進(jìn)行突現(xiàn)分析,共得到20個突現(xiàn)詞,見圖8。突現(xiàn)強(qiáng)度最高的關(guān)鍵詞為“流產(chǎn)后”,突現(xiàn)時間較近的關(guān)鍵詞為“不良反應(yīng)”。

    圖8 2002—2022年生化湯研究文獻(xiàn)突現(xiàn)關(guān)鍵詞(前20位)

    研究表明,妊娠期女性在接受藥物干預(yù)以后,部分患者的宮腔內(nèi)可能有脫膜、絨毛等組織殘留物,從而對子宮內(nèi)膜的修復(fù)過程形成不良影響[17]。米非司酮與米索前列醇是藥物流產(chǎn)常用藥物,其最常見的不良反應(yīng)為持續(xù)性陰道出血,可導(dǎo)致子宮復(fù)舊不全,嚴(yán)重者可致不孕甚至有生命危險[18]。中醫(yī)學(xué)認(rèn)為,產(chǎn)后惡露不盡主要與氣血虛弱、瘀阻胞絡(luò)有關(guān),生化湯具有溫經(jīng)養(yǎng)血、化瘀生新功效,用于藥物流產(chǎn)后能夠改善臨床療效,提升完全流產(chǎn)率,縮短陰道出血時間,促進(jìn)子宮恢復(fù)。由此可見,生化湯降低藥物流產(chǎn)后不良反應(yīng)如盆腔炎、子宮內(nèi)膜炎和繼發(fā)性不孕等為近年來受關(guān)注的熱點(diǎn)內(nèi)容。

    3 討論

    本研究借助NoteExpress、Python等軟件對生化湯研究領(lǐng)域的發(fā)文趨勢、來源期刊、高產(chǎn)作者等內(nèi)容進(jìn)行統(tǒng)計分析,并通過Gephi、CiteSpace軟件對生化湯相關(guān)文獻(xiàn)的作者合作關(guān)系、機(jī)構(gòu)合作關(guān)系、關(guān)鍵詞等內(nèi)容進(jìn)行挖掘與可視化展示,直觀反映2002—2022年生化湯研究內(nèi)容的變化及發(fā)展趨勢,可為相關(guān)理論、臨床及科研選題提供參考。發(fā)文作者中宋金春團(tuán)隊(duì)和王雁梅團(tuán)隊(duì)是具有較大影響力的團(tuán)隊(duì),但兩團(tuán)隊(duì)間并無緊密的合作關(guān)系。其中宋金春團(tuán)隊(duì)以楊鶴、曾俊芳、胡傳芹為核心成員,主要開展生化湯的藥物化學(xué)和藥動學(xué)研究;王雁梅團(tuán)隊(duì)以史恒軍、甘洪全、王保秀為核心成員,該團(tuán)隊(duì)致力于生化湯的藥物分析研究。本領(lǐng)域發(fā)文量較多的機(jī)構(gòu)為武漢大學(xué)藥學(xué)院、南京中醫(yī)藥大學(xué)、成都中醫(yī)藥大學(xué)等。關(guān)鍵詞詞云顯示,生化湯主要用于中西醫(yī)結(jié)合治療產(chǎn)后病的研究,關(guān)鍵詞共現(xiàn)及聚類顯示,生化湯主要與米非司酮等藥物聯(lián)用治療產(chǎn)后出血及輔助藥物流產(chǎn),關(guān)鍵詞突現(xiàn)顯示,生化湯降低藥物流產(chǎn)后不良反應(yīng)、提高治療效果從而促進(jìn)產(chǎn)后康復(fù)是近年來的熱點(diǎn)研究內(nèi)容。

    隨著實(shí)驗(yàn)研究不斷深入,生化湯治療疾病的作用機(jī)制也逐漸清晰。藥理學(xué)研究表明,藥物流產(chǎn)后出血的作用機(jī)制可能是通過降低血清孕酮水平,提高血清雌二醇水平,從而加快子宮內(nèi)膜的修復(fù),達(dá)到止血、促進(jìn)子宮復(fù)舊的作用[19]。血液流變學(xué)實(shí)驗(yàn)表明,生化湯可延長大鼠體內(nèi)血栓形成時間,顯著抑制血栓形成,縮短血栓長度,具有明顯改善大鼠子宮微循環(huán)作用[20],這為生化湯的臨床應(yīng)用提供一定的實(shí)驗(yàn)依據(jù)。

    為進(jìn)一步發(fā)揮生化湯的臨床應(yīng)用價值,針對研究過程中發(fā)現(xiàn)的問題,給出相關(guān)建議如下??傮w來說,生化湯研究方向主要有臨床療效觀察、現(xiàn)代藥理學(xué)和化學(xué)分析、臨證經(jīng)驗(yàn)、理論研究和網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)研究等內(nèi)容。其中臨床療效觀察的文獻(xiàn)量最大,占據(jù)主要地位。首先,生化湯的臨床觀察應(yīng)用方面多局限于產(chǎn)后病的治療,在其余婦科雜病如不孕癥及月經(jīng)病的崩漏、閉經(jīng)、痛經(jīng)等方面的應(yīng)用相對較少,因此今后研究基于異病同治的思路探索其對不同疾病的治療效果,擴(kuò)大生化湯的臨床應(yīng)用范圍,體現(xiàn)中醫(yī)藥的治療優(yōu)勢,并在此基礎(chǔ)上建立統(tǒng)一的臨床療效評價標(biāo)準(zhǔn)是研究者應(yīng)該關(guān)注的問題[21]。其次,部分臨床觀察文獻(xiàn)存在樣本量小、研究設(shè)計不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)葐栴},建議研究者在后期擴(kuò)大研究樣本量,通過大樣本臨床試驗(yàn)得出更加嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕Y(jié)論?,F(xiàn)代藥理學(xué)研究方面,研究者多以阿魏酸作為研究對象探究生化湯的藥理毒理作用,但對其復(fù)方的作用機(jī)制、作用靶點(diǎn)和部位并不清楚,這在一定程度上限制了生化湯研究的科學(xué)性、廣泛性和系統(tǒng)性。建議研究者在中醫(yī)整體性理論的指導(dǎo)下進(jìn)行相關(guān)的藥理學(xué)和藥物化學(xué)分析。同時,生化湯的文獻(xiàn)研究相對較少,建議學(xué)者從古籍文獻(xiàn)入手,深入探討其組方特色、配伍規(guī)律,挖掘其方證特點(diǎn),考證其源流出處,以擴(kuò)大生化湯的治療范圍,為臨床提供理論參考。最后,新興技術(shù)如網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)、生物信息學(xué)、代謝組學(xué)等在生化湯的研究中尚未引起重視,因此仍有較大探索空間。建議學(xué)者加強(qiáng)生化湯與新興科研方法和多學(xué)科交叉方面研究,建立更多生化湯治療疾病的“藥物-成分-靶標(biāo)”網(wǎng)絡(luò),找出潛在的生物標(biāo)志物群,闡明代謝途徑,嘗試突破生化湯治療產(chǎn)后病這一臨床局限,開拓相關(guān)研究新前沿。建議生化湯研究團(tuán)隊(duì)間加強(qiáng)合作與交流、尋求共識,提升該領(lǐng)域?qū)W術(shù)成果的水平,從而為其臨床應(yīng)用提供更加有力的證據(jù)支持。

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