，

在信息爆炸的時(shí)代，如何為讀者提供便捷有效的學(xué)科信息服務(wù)和支持，是圖書館員面臨的重要課題[1]。近年來(lái)可視化分析技術(shù)逐步應(yīng)用到醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，可視化分析能夠較好地揭示醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的研究?jī)?nèi)容、研究熱點(diǎn)、研究趨勢(shì)等問(wèn)題[2-4]。

類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎(Rheumatoid Arthritis,RA)是一種常見的以慢性骨關(guān)節(jié)滑膜炎、骨及軟骨破壞為主要特征的系統(tǒng)性自身免疫性疾病。關(guān)節(jié)滑膜的慢性炎癥、增生形成血管翳，侵犯關(guān)節(jié)軟骨、軟骨下骨、韌帶和肌腱等，造成關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)破壞，最終導(dǎo)致關(guān)節(jié)畸形和功能喪失[5-6]。流行病學(xué)調(diào)查顯示，類風(fēng)濕類關(guān)節(jié)炎在全世界的成人患病率約為0.5%～1.0%,我國(guó)的成人患病率約為0.3%～0.4%[7]。由于類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎發(fā)病機(jī)制涉及復(fù)雜的細(xì)胞免疫及體液免疫反應(yīng)，具體致病機(jī)制尚不清楚，目前還缺乏有效的預(yù)防和治療藥物，素有“不死的癌癥”之說(shuō)。因此類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎研究仍然是醫(yī)學(xué)領(lǐng)域廣大研究者關(guān)注的熱點(diǎn)與難點(diǎn)問(wèn)題。

經(jīng)過(guò)文獻(xiàn)調(diào)研發(fā)現(xiàn)，針對(duì)類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎研究進(jìn)行文獻(xiàn)計(jì)量分析的文獻(xiàn)較少，僅有幾篇是從類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎的治療方法研究分析的[8-11]，缺乏對(duì)類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎研究的整體把握。在研究文獻(xiàn)中，碩博士論文的研究過(guò)程比較系統(tǒng)，跟進(jìn)時(shí)間長(zhǎng)，研究脈絡(luò)清晰，研究范式規(guī)范，能較好地反映出一個(gè)領(lǐng)域的關(guān)注點(diǎn)[12]。本文通過(guò)分析類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎研究的博碩論文的內(nèi)外部特征，揭示我國(guó)類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎研究的熱點(diǎn)與前沿，為類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎研究提供參考。

1 資料和方法

1.1 資料來(lái)源

本文選取萬(wàn)方學(xué)位論文數(shù)據(jù)庫(kù)、中國(guó)優(yōu)秀碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)、中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)為數(shù)據(jù)來(lái)源數(shù)據(jù)庫(kù)。

1.2 檢索策略

檢索字段為篇名或者關(guān)鍵詞，檢索詞為“類風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎OR類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎OR類風(fēng)關(guān)”，檢索時(shí)段不限，檢索時(shí)間為2016年8月10日。

1.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析

初步檢索獲得4 002 篇文獻(xiàn)，其中萬(wàn)方學(xué)位論文數(shù)據(jù)庫(kù)2 085篇，中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)325篇，中國(guó)優(yōu)秀碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)1 592篇，去重后得到2 690篇有效文獻(xiàn)。利用文獻(xiàn)題錄信息統(tǒng)計(jì)分析工具SATI、Excel、Ucinet、SPSS等軟件對(duì)2 690篇文獻(xiàn)進(jìn)行年代分布、研究機(jī)構(gòu)分布、高被引論文、高頻關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)和因子、聚類、多維尺度、知識(shí)圖譜等，以揭示類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎碩博論文研究的視角、熱點(diǎn)問(wèn)題與發(fā)展方向。

2 結(jié)果分析

2.1 類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎碩博論文的外部特征

2.1.1 年代分布

檢索結(jié)果顯示，我國(guó)類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎碩博論文最早被來(lái)源數(shù)據(jù)庫(kù)收錄的年份是1984年，但是早期論文的數(shù)量非常有限，到1998年才顯著增加，并在后續(xù)年度中保持穩(wěn)中有升的趨勢(shì)，直到2015年才有一個(gè)比較大的數(shù)量降幅，這可能和碩博論文從完成答辯到公開之間有較長(zhǎng)的時(shí)滯有關(guān)。總的來(lái)說(shuō)，近10年類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎碩博論文數(shù)量呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，該領(lǐng)域還處在研究的上升期。

2.1.2 研究機(jī)構(gòu)分布

對(duì)論文所列的第一機(jī)構(gòu)進(jìn)行分析，共有176個(gè)研究機(jī)構(gòu)參與了類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎的科學(xué)研究，其中27個(gè)機(jī)構(gòu)(15.34%)參與了1篇論文研究，論文數(shù)量為27篇(1%)；48個(gè)機(jī)構(gòu)(27.27%)參與了2-4篇論文研究，論文數(shù)量為139篇(5.17%)；48個(gè)機(jī)構(gòu)(27.27%)參與了10-19篇論文研究，論文數(shù)量為311篇(11.56%)；22個(gè)機(jī)構(gòu)(12.5%)參與了20-49篇論文研究，論文數(shù)量為670篇(24.91%)；17個(gè)機(jī)構(gòu)(9.66%)參與了50篇以上的論文研究，論文數(shù)量為1 361篇(50.59%)，可以說(shuō)這些機(jī)構(gòu)是類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎研究的核心機(jī)構(gòu)。發(fā)文量居于前10的機(jī)構(gòu)分別是遼寧中醫(yī)藥大學(xué)(70篇)、吉林大學(xué)(80篇)、中南大學(xué)(84篇)、安徽醫(yī)科大學(xué)(87篇)、山東中醫(yī)藥大學(xué)(88篇)、河北醫(yī)科大學(xué)(88篇)、北京中醫(yī)藥大學(xué)(92篇)、南京中醫(yī)藥大學(xué)(93篇)、山西醫(yī)科大學(xué)(95篇)、廣州中醫(yī)藥大學(xué)(105篇)，共發(fā)表論文882篇，占論文總量的32.79%。

2.1.3 高被引論文分析

從檢索結(jié)果中選取被引次數(shù)排名前20的論文并去重，然后按照被引次數(shù)排序(兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中被引次數(shù)不同的取頻次高的)，最后得到被引次數(shù)大于10次的高被引論文11篇(表1)。

表1 類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎碩博論文被引次數(shù)大于10次的高被引論文

從表1可以看出，論文被引次數(shù)總體偏低，論文發(fā)表年度也較久遠(yuǎn)，這和學(xué)位論文本身的時(shí)滯有關(guān)，同時(shí)也說(shuō)明該領(lǐng)域的文獻(xiàn)時(shí)效較長(zhǎng)。從學(xué)位授予單位來(lái)看，高被引論文的前6篇中有4篇出自發(fā)文量居于前10的機(jī)構(gòu)，說(shuō)明這些機(jī)構(gòu)不僅高產(chǎn)，而且學(xué)術(shù)研究的質(zhì)量較高。

2.2 類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎碩博論文研究的內(nèi)部特征

關(guān)鍵詞是文獻(xiàn)的內(nèi)部特征，是文獻(xiàn)核心內(nèi)容的體現(xiàn)，關(guān)鍵詞分析可以反映一個(gè)學(xué)科在一段時(shí)間內(nèi)的研究熱點(diǎn)與趨勢(shì)。

2.2.1 詞頻統(tǒng)計(jì)分析

使用文獻(xiàn)題錄信息統(tǒng)計(jì)分析工具SATI 3.2[13]進(jìn)行關(guān)鍵詞詞頻統(tǒng)計(jì)。在導(dǎo)入下載題錄之前，先對(duì)題錄中的關(guān)鍵詞進(jìn)行歸并與規(guī)范化處理，合并處理同義、近義詞，如中醫(yī)藥治療與中藥治療、類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎與類風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎等，并規(guī)范關(guān)鍵詞中的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)。本次統(tǒng)計(jì)的2 690篇論文中有關(guān)鍵詞的文獻(xiàn)為2 522篇，共有關(guān)鍵詞4 479個(gè)，總頻次為12 407次，平均詞頻2.77次。取詞頻排名前30的關(guān)鍵詞作為后續(xù)分析對(duì)象，按照降序排列高頻關(guān)鍵詞(表2)。

表2 我國(guó)類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎碩博論文排名前30高頻關(guān)鍵詞

從高頻關(guān)鍵詞的分布情況來(lái)看，類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎碩博論文的研究主要集中在類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎的臨床療效、臨床研究、發(fā)病機(jī)制、中醫(yī)藥治療、中西結(jié)合治療等方面，從細(xì)胞分子層面研究類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎的論文也較多，如高頻關(guān)鍵詞細(xì)胞因子、腫瘤壞死因子、滑膜成纖維細(xì)胞、滑膜細(xì)胞、細(xì)胞凋亡等。另外和類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎緊密聯(lián)系的佐劑性關(guān)節(jié)炎、膠原誘導(dǎo)性關(guān)節(jié)炎、系統(tǒng)性紅斑狼瘡、強(qiáng)直性脊柱炎等也是類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎研究中的熱點(diǎn)問(wèn)題。

2.2.2 多元統(tǒng)計(jì)分析

因子分析是就用少數(shù)幾個(gè)因子去描述指標(biāo)或因素之間的聯(lián)系，用較少的變量反映原始資料的大部分信息[14]。聚類分析是通過(guò)聚類算法將關(guān)聯(lián)密切的主題聚集在一起形成類團(tuán)(研究領(lǐng)域)的過(guò)程，用于揭示某學(xué)科領(lǐng)域的研究主題結(jié)構(gòu)[15]。多維尺度分析則可以通過(guò)測(cè)定主題詞之間的距離發(fā)現(xiàn)主題結(jié)構(gòu)[16]。因此可以通過(guò)因子分析、聚類分析以及多維尺度分析揭示類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎研究的主題結(jié)構(gòu)。

通過(guò)文獻(xiàn)題錄信息統(tǒng)計(jì)分析工具設(shè)定知識(shí)單元數(shù)為30 ，從軟件中導(dǎo)出高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣、共現(xiàn)相似矩陣和共現(xiàn)相異矩陣分別用于因子分析、聚類分析和多維尺度分析。將共詞矩陣導(dǎo)入SPSS軟件進(jìn)行因子分析，選用主成分分析法，在提取6個(gè)公因子時(shí)累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到61.1%，因此考慮將高頻關(guān)鍵詞分為6個(gè)類別。將相似矩陣導(dǎo)入U(xiǎn)cinet軟件進(jìn)行層次聚類分析得到圖1所示的聚類樹狀圖，將相異矩陣導(dǎo)入SPSS軟件中進(jìn)行多維尺度分析得到圖2所示的多維尺度圖譜。

圖1 類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎的碩博論文高頻關(guān)鍵詞聚類樹狀圖

圖2 類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎碩博論文高頻關(guān)鍵詞多維尺度圖譜

結(jié)合因子分析、層次聚類分析和多維尺度分析的結(jié)果，將具有高度相似性的點(diǎn)聚集在一起形成科學(xué)共同體，再結(jié)合關(guān)鍵詞本身的內(nèi)涵與性質(zhì)將高頻關(guān)鍵詞分為6個(gè)主題群(圖2)。主題群1包括類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎、強(qiáng)直性脊柱炎、系統(tǒng)性紅斑狼瘡、基因多態(tài)性4個(gè)關(guān)鍵詞，主要從基因的多態(tài)性角度研究類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎類似疾病；主題群2包括中醫(yī)藥治療、中西醫(yī)結(jié)合、臨床研究、臨床觀察、臨床療效、療效評(píng)價(jià)6個(gè)關(guān)鍵詞，主要集中在類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎治療的中西醫(yī)臨床研究方面；主題群3包括甲氨蝶呤、來(lái)氟米特2個(gè)關(guān)鍵詞，是兩種治療類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎的重點(diǎn)研究藥物；主題群4包括動(dòng)物模型、佐劑性關(guān)節(jié)炎、膠原誘導(dǎo)性關(guān)節(jié)炎、腫瘤壞死因子、血管內(nèi)皮生長(zhǎng)因子、免疫調(diào)節(jié)6個(gè)關(guān)鍵詞，主要從動(dòng)物實(shí)驗(yàn)對(duì)關(guān)節(jié)炎免疫因子調(diào)控紊亂進(jìn)行研究，通過(guò)聚類樹狀圖還可以發(fā)現(xiàn)佐劑性關(guān)節(jié)炎與腫瘤壞死因子、膠原誘導(dǎo)性關(guān)節(jié)炎和血管內(nèi)皮生長(zhǎng)因子之間的聯(lián)系最為緊密；主題群5包括滑膜成纖維細(xì)胞、細(xì)胞增殖、基因表達(dá)、滑膜細(xì)胞、細(xì)胞凋亡、關(guān)節(jié)炎、類風(fēng)濕、基質(zhì)金屬蛋白酶8個(gè)關(guān)鍵詞，主要從細(xì)胞水平分析類風(fēng)濕關(guān)節(jié)發(fā)生發(fā)展的機(jī)理研究；主題群6包括青藤堿、類風(fēng)濕因子、細(xì)胞因子、發(fā)病機(jī)制4個(gè)關(guān)鍵詞，主要聚焦于青藤堿對(duì)類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎的治療影響研究。

2.2.3 共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)圖譜分析

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析(SNA)是 20 世紀(jì) 70 年代開始在社會(huì)學(xué)、人類學(xué)、數(shù)學(xué)、心理學(xué)、通訊科學(xué)等領(lǐng)域發(fā)展起來(lái)的一個(gè)研究分支[17]。將社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法應(yīng)用到共詞分析，可以探討一個(gè)學(xué)科或主題的研究結(jié)構(gòu)(核心與邊緣)[15]。用Ucinet軟件分析本文的高頻關(guān)鍵詞知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，將相似矩陣導(dǎo)入到Ucinet，以中心度為屬性控制網(wǎng)絡(luò)結(jié)點(diǎn)大小，形狀統(tǒng)一選擇Circle，生成如圖3所示的關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)圖譜。

圖3 類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎碩博論文高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)圖譜

進(jìn)一步解釋該知識(shí)圖譜，對(duì)其節(jié)點(diǎn)中心度進(jìn)行分析，節(jié)點(diǎn)中心度數(shù)據(jù)見表3，其中粗體表示的數(shù)據(jù)為大于平均值的數(shù)據(jù)。如果某點(diǎn)具有高度數(shù)，則說(shuō)明該點(diǎn)具有一個(gè)重要的位置，接近網(wǎng)絡(luò)的核心[18]。表3中共有14個(gè)關(guān)鍵詞大于平均節(jié)點(diǎn)中心度，說(shuō)明這14個(gè)關(guān)鍵詞具有較高的影響力，是類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎研究中的重點(diǎn)與熱點(diǎn)問(wèn)題。接近中心度是指該關(guān)鍵詞在多大程度上不受網(wǎng)絡(luò)中其他關(guān)鍵詞控制的能力[19]，關(guān)鍵詞的接近中心度越大穩(wěn)定性就越好。

表3中共有13個(gè)關(guān)鍵詞的接近中心度大于平均接近中心度，表明這13個(gè)關(guān)鍵詞不易受到其他關(guān)鍵詞的影響，具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性。

中間中心度是對(duì)關(guān)鍵詞在知識(shí)網(wǎng)絡(luò)中的連接能力的度量，較高的中間中心度說(shuō)明該關(guān)鍵詞是該知識(shí)網(wǎng)絡(luò)中的重要聯(lián)結(jié)。表3中共有8個(gè)關(guān)鍵詞的中間中心度高于平均中間中心度，說(shuō)明這8個(gè)關(guān)鍵詞是類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎研究各主題中的重要橋梁，具有較強(qiáng)的連接作用。

表3 類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎碩博論文高頻關(guān)鍵詞的節(jié)點(diǎn)中心度數(shù)據(jù)

續(xù)表3

3 結(jié)論

本文運(yùn)用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)可視化分析方法，對(duì)我國(guó)類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎研究碩博論文的外部特征和內(nèi)容特征進(jìn)行分析，揭示了我國(guó)碩博論文類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎研究趨勢(shì)、研究熱點(diǎn)與結(jié)構(gòu)關(guān)系等。

從外部特征來(lái)看，我國(guó)類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎研究博碩論文數(shù)量穩(wěn)步上升，說(shuō)明該學(xué)科還處在一個(gè)逐步的發(fā)展過(guò)程中，還有很多問(wèn)題需要廣大研究者去解決。目前很多醫(yī)學(xué)院校都在關(guān)注類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎的研究，但半數(shù)(50.59%)以上論文出自9.66%的機(jī)構(gòu)，說(shuō)明目前對(duì)于類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎的研究機(jī)構(gòu)核心態(tài)勢(shì)明顯。而高被引論文多數(shù)出自這些核心機(jī)構(gòu)，也說(shuō)明這些機(jī)構(gòu)對(duì)于類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎的研究具有較強(qiáng)的引領(lǐng)作用，廣大研究者可以更多地關(guān)注這些機(jī)構(gòu)的研究近況。

在研究?jī)?nèi)容上，對(duì)于高頻關(guān)鍵詞的統(tǒng)計(jì)一定程度上反映了類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎的研究重點(diǎn)，根據(jù)因子分析結(jié)果初步將高頻關(guān)鍵詞分為6個(gè)類別。為了避免單個(gè)主題結(jié)構(gòu)分析方法的結(jié)果過(guò)于片面，本文綜合層次聚類分析與多維尺度分析的結(jié)果，將類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎研究的高頻關(guān)鍵詞分為6個(gè)主題領(lǐng)域，包括基因的多態(tài)性研究、中西醫(yī)臨床研究、重點(diǎn)藥物研究、動(dòng)物實(shí)驗(yàn)相關(guān)研究、細(xì)胞層面相關(guān)研究以及青藤堿治療相關(guān)研究，明確了類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎研究的主題結(jié)構(gòu)。共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)圖譜分析則將高頻關(guān)鍵詞之間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系可視化，并通過(guò)各節(jié)點(diǎn)中心度數(shù)據(jù)進(jìn)一步挖掘各關(guān)鍵詞在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的作用，通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)臨床療效、發(fā)病機(jī)制、細(xì)胞因子、甲氨蝶呤、膠原誘導(dǎo)性關(guān)節(jié)炎、細(xì)胞凋亡、血管內(nèi)皮生長(zhǎng)因子等詞的各節(jié)點(diǎn)中心度數(shù)據(jù)均高于平均值，處于網(wǎng)絡(luò)的核心位置，具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性、控制性與連接作用，是類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)與前沿問(wèn)題。

本文對(duì)我國(guó)博碩論文類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎研究領(lǐng)域的研究重點(diǎn)、研究熱點(diǎn)與前沿等問(wèn)題進(jìn)行分析，旨在為廣大科研工作者提供較為科學(xué)的參考，同時(shí)豐富醫(yī)學(xué)信息資源建設(shè)的內(nèi)涵，從醫(yī)學(xué)情報(bào)分析的角度為類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎研究貢獻(xiàn)微薄之力。由于本文選取的分析樣本僅為我國(guó)類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎研究的博碩論文，其結(jié)果可能具有一定的局限性，后續(xù)可以進(jìn)一步對(duì)期刊文獻(xiàn)、會(huì)議文獻(xiàn)以及國(guó)外的研究情況等進(jìn)行分析，得到更加科學(xué)、全面、綜合的結(jié)論。