醫(yī)療衛(wèi)生是關(guān)乎廣大群眾生命健康的民生工程。習(xí)近平總書記在黨的十九大會(huì)議上明確提出實(shí)施“健康中國(guó)戰(zhàn)略”，強(qiáng)調(diào)要深化醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革，全面建立中國(guó)特色基本醫(yī)療衛(wèi)生制度、醫(yī)療保障制度和優(yōu)質(zhì)高效的醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系，健全現(xiàn)代醫(yī)院管理制度。護(hù)患關(guān)系是護(hù)理照顧行為和干預(yù)活動(dòng)得以建立的前提[1]，和諧、良好的護(hù)患關(guān)系有利于促進(jìn)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)活動(dòng)的優(yōu)質(zhì)化和高效性，對(duì)完善醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系，深化醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革具有重要意義?，F(xiàn)代護(hù)理實(shí)踐范圍和功能不斷擴(kuò)大，護(hù)患關(guān)系包含的內(nèi)容由原始的單純的護(hù)理人員與病人之間的人際關(guān)系逐步擴(kuò)展，而護(hù)患關(guān)系相關(guān)研究也隨著醫(yī)學(xué)模式的演進(jìn)得以變遷[2]。本研究以Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)為依托，利用CiteSpace可視化分析軟件對(duì)不同時(shí)期護(hù)患關(guān)系研究趨勢(shì)和熱點(diǎn)進(jìn)行計(jì)量學(xué)分析，并繪制科學(xué)知識(shí)圖譜，旨在為護(hù)患關(guān)系相關(guān)研究提供方向借鑒和數(shù)據(jù)支撐。

1 資料與方法

1.1 文獻(xiàn)來源

2018年3月14日，以“nurse-patient relationship”為主題詞，檢索Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)中有關(guān)護(hù)患關(guān)系的文獻(xiàn)，時(shí)間范圍設(shè)置為2010年—2017年。檢索獲得相關(guān)文獻(xiàn)4 321篇，剔除重復(fù)文獻(xiàn)后最終獲得文獻(xiàn)4 309篇。

1.2 研究工具

利用CiteSpace可視化分析軟件對(duì)不同時(shí)期護(hù)患關(guān)系研究趨勢(shì)和熱點(diǎn)進(jìn)行計(jì)量學(xué)分析。CiteSpace軟件是由美國(guó)德雷克爾大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院陳超美于2004年應(yīng)用Java語(yǔ)言開發(fā)的一款信息可視化軟件，它主要基于共引分析(co-citation analysis)理論和尋徑網(wǎng)絡(luò)算法(pathfinden network scaling,PFNET)等，對(duì)特定領(lǐng)域文獻(xiàn)(集合)進(jìn)行計(jì)量，以探尋出學(xué)科領(lǐng)域演化的關(guān)鍵路徑及知識(shí)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，并通過繪制一系列科學(xué)知識(shí)圖譜來形成對(duì)學(xué)科演化潛動(dòng)力機(jī)制的分析和學(xué)科發(fā)展前言探測(cè)[3]。經(jīng)過十多年升級(jí)和更新，CiteSpace已成為近年來在信息分析中最具特色和影響力的信息可視化軟件。

1.3 數(shù)據(jù)處理

從Web of Science導(dǎo)出文獻(xiàn)題錄，載入CiteSpace軟件進(jìn)行運(yùn)算，時(shí)間選擇為2010年—2017年，設(shè)置時(shí)間切片為1。對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行篩選，排除重復(fù)文獻(xiàn)后，選擇不同功能屬性，對(duì)文獻(xiàn)作者、機(jī)構(gòu)、國(guó)家等進(jìn)行合作網(wǎng)絡(luò)分析，對(duì)文獻(xiàn)關(guān)鍵詞進(jìn)行共現(xiàn)分析，對(duì)參考文獻(xiàn)共被引情況進(jìn)行分析，并對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行可視化轉(zhuǎn)化，繪制護(hù)患關(guān)系研究科學(xué)知識(shí)圖譜。

2 結(jié)果

2.1 論文年代分布狀況(見圖1)

圖1 論文年代分布狀況

2.2 科研合作網(wǎng)絡(luò)分析

2.2.1 國(guó)家合作網(wǎng)絡(luò)分析

對(duì)護(hù)患關(guān)系文獻(xiàn)進(jìn)行國(guó)家合作網(wǎng)絡(luò)分析，閾值設(shè)為142。2010年—2017年在Web of Science收錄期刊上發(fā)表過主題為護(hù)患關(guān)系的文章中，美國(guó)學(xué)者發(fā)表文獻(xiàn)最多，共發(fā)表相關(guān)文獻(xiàn)1 559篇，超過總文獻(xiàn)量的1/3；其次是澳大利亞和英格蘭，分別發(fā)表392篇和288篇。我國(guó)學(xué)者發(fā)表文獻(xiàn)142篇，與美國(guó)、澳大利亞、新加坡、日本等國(guó)合作頻率較高。各國(guó)家合作網(wǎng)絡(luò)分析詳見圖2。我國(guó)與不同國(guó)家合作網(wǎng)絡(luò)分析詳見圖3。

圖2 各國(guó)家合作網(wǎng)絡(luò)分析

圖3 我國(guó)與不同國(guó)家合作網(wǎng)絡(luò)分析

2.2.2 機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)分析

對(duì)納入的護(hù)患關(guān)系文獻(xiàn)進(jìn)行機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)分析，閾值設(shè)為37，可視化分析結(jié)果見圖4。發(fā)文量排名前10的研究機(jī)構(gòu)中約50%來自美國(guó)，澳大利亞和英國(guó)各2所。

圖4 機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)分析

2.2.3 作者合作網(wǎng)絡(luò)分析

將閾值設(shè)為7，對(duì)作者合作網(wǎng)絡(luò)分析發(fā)現(xiàn)護(hù)患關(guān)系研究呈現(xiàn)區(qū)域集中、整體分散的研究狀態(tài)，形成了以Aiken LH、Griffiths P等高產(chǎn)學(xué)者為核心的研究團(tuán)隊(duì)，但團(tuán)隊(duì)成員多來自同一機(jī)構(gòu)，科研合作也僅限于團(tuán)隊(duì)內(nèi)部。見圖5。

圖5 作者合作網(wǎng)絡(luò)分析

2.3 參考文獻(xiàn)共被引分析

對(duì)參考文獻(xiàn)進(jìn)行共被引分析，閾值設(shè)為20，可視化分析結(jié)果見圖6。學(xué)者Aiken LH發(fā)表的文章被引頻次較高，其中2008年、2012年和2014年發(fā)表的文章分別被引用48次、40次和28次。

2.4 關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析，閾值設(shè)為200，可視化分析結(jié)果見圖7。進(jìn)一步分析出現(xiàn)頻次前30的關(guān)鍵詞(見表1)，將意思相近的詞進(jìn)行合并，可以發(fā)現(xiàn)當(dāng)前護(hù)患關(guān)系研究主要集中在以下幾個(gè)方面：①腫瘤、燒傷等?？萍膊∽o(hù)理過程中的護(hù)患關(guān)系研究；②護(hù)理活動(dòng)對(duì)治療結(jié)局的影響研究，如病人生存質(zhì)量、死亡率等；③護(hù)理過程中對(duì)病人的健康管理和健康宣教；④護(hù)士護(hù)理經(jīng)驗(yàn)、態(tài)度等對(duì)護(hù)理質(zhì)量的影響及病人滿意度研究；⑤護(hù)理倫理相關(guān)研究，如護(hù)士的護(hù)理觀念研究和對(duì)癡呆等特殊疾患的護(hù)理研究。

圖6 參考文獻(xiàn)共被引分析

圖7 關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

表1 頻次排名前30的關(guān)鍵詞

3 討論

通過對(duì)2010年—2017年Web of Science收錄以護(hù)患關(guān)系為主題的文獻(xiàn)進(jìn)行分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：當(dāng)前護(hù)患關(guān)系相關(guān)研究發(fā)文量總體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。以文獻(xiàn)不同特征為屬性繪制網(wǎng)絡(luò)分析圖，國(guó)家合作網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果顯示：2010年—2017年Web of Science收錄期刊上發(fā)表過以護(hù)患關(guān)系為主題的文章的作者來自不同國(guó)家，說明護(hù)患關(guān)系這一問題受到世界醫(yī)學(xué)研究者關(guān)注。我國(guó)護(hù)患關(guān)系研究較多，且與美國(guó)、澳大利亞、新加坡、日本等國(guó)家科研合作密切。機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)分析可以發(fā)現(xiàn)某一領(lǐng)域的核心機(jī)構(gòu)及各機(jī)構(gòu)間的合作強(qiáng)度，為科學(xué)評(píng)價(jià)學(xué)術(shù)領(lǐng)域內(nèi)各科研機(jī)構(gòu)知名度和學(xué)術(shù)影響力提供參考。圖4結(jié)果顯示：護(hù)患關(guān)系研究發(fā)文量較多的前10所機(jī)構(gòu)中，美國(guó)科學(xué)研究院以約50%的比例居于首位，與國(guó)家合作網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果一致，說明美國(guó)在護(hù)患關(guān)系研究上處于核心地位，反映出美國(guó)先進(jìn)的醫(yī)療水平和強(qiáng)大科研實(shí)力。作者合作網(wǎng)絡(luò)分析可以發(fā)現(xiàn)某一領(lǐng)域核心作者[4-5]及作者間的合作強(qiáng)度。圖5可見，目前護(hù)患關(guān)系研究形成了以Aiken LH、Griffiths P等高產(chǎn)學(xué)者為核心的研究團(tuán)隊(duì)，但團(tuán)隊(duì)成員多來自同一機(jī)構(gòu)，科研合作也僅限于團(tuán)隊(duì)內(nèi)部，各團(tuán)隊(duì)、作者間相互合作較少，作者合作總體呈區(qū)域集中、整體分散的研究狀態(tài)，可能與各地區(qū)醫(yī)療政策、研究主題差異性有關(guān)。

被引文獻(xiàn)即為別人應(yīng)用的文獻(xiàn)。目前認(rèn)為，文獻(xiàn)被引頻次越高，文獻(xiàn)質(zhì)量越好、越具學(xué)術(shù)價(jià)值[6-8]。參考文獻(xiàn)共被引是指兩篇參考文獻(xiàn)被同一篇文獻(xiàn)引用的現(xiàn)象，通過分析共被引網(wǎng)絡(luò)中的聚類和關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，可以揭示出某一研究領(lǐng)域的知識(shí)結(jié)構(gòu)，深度挖掘出重要的知識(shí)基礎(chǔ)演進(jìn)脈絡(luò)[9]。圖6結(jié)果顯示：學(xué)者Aiken LH發(fā)表的文獻(xiàn)被引頻次較高，尤其是2008年、2012年和2014年發(fā)表的文獻(xiàn)分別被引用48次、40次和28次，綜合作者合作網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果，說明Aiken LH不僅發(fā)文數(shù)量較多，且質(zhì)量較高，在護(hù)患關(guān)系相關(guān)研究領(lǐng)域具有一定影響力和權(quán)威性，其研究?jī)?nèi)容一定程度上反映出護(hù)患關(guān)系的前沿?zé)狳c(diǎn)。

關(guān)鍵詞是論文核心觀點(diǎn)和主題的高度概括，關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析可以反映某一研究領(lǐng)域研究熱點(diǎn)[10]。關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析發(fā)現(xiàn)：護(hù)患關(guān)系研究熱點(diǎn)除傳統(tǒng)的護(hù)理質(zhì)量、病人滿意度調(diào)查及護(hù)理過程對(duì)疾病結(jié)局的影響外，護(hù)理倫理、健康管理等也逐漸成為當(dāng)前護(hù)患關(guān)系研究的重要內(nèi)容。此外，隨著腫瘤發(fā)病率不斷上升及其對(duì)人類生命健康影響問題凸顯，為腫瘤病人等提供科學(xué)的護(hù)理測(cè)評(píng)和個(gè)性化的支持性照顧也成為護(hù)患關(guān)系研究的又一趨勢(shì)[11-12]。

4 小結(jié)

本研究主要基于CiteSpace對(duì)護(hù)患關(guān)系發(fā)展現(xiàn)狀和研究熱點(diǎn)進(jìn)行文獻(xiàn)計(jì)量研究，結(jié)果以科學(xué)知識(shí)圖譜形式展示，旨在了解當(dāng)前護(hù)患關(guān)系研究狀況及發(fā)展脈絡(luò)，幫助研究者把握護(hù)患關(guān)系研究方向。但本研究只對(duì)Web of Science 的核心數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，可能存在文獻(xiàn)漏檢情況，后續(xù)還需進(jìn)一步擴(kuò)大數(shù)據(jù)庫(kù)檢索范圍，提高查全率及研究結(jié)果可行度。