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        基于PubMed數(shù)據(jù)庫的直升機緊急醫(yī)療服務熱點的共詞聚類分析

        2020-09-22 05:48:12蘇盼李學蘭
        中國現(xiàn)代醫(yī)學雜志 2020年16期
        關(guān)鍵詞:可視化服務研究

        蘇盼,李學蘭

        (中南大學湘雅醫(yī)院,湖南 長沙 410008)

        直升機緊急醫(yī)療服務是指利用直升機等通用航空設備,同時配備專業(yè)的醫(yī)療救護人員及救護設備,為拯救患者生命而提供的醫(yī)療救助活動[1],是一項對醫(yī)務人員技能、身心素質(zhì)、醫(yī)療裝備、統(tǒng)籌管理等方面要求極高的專業(yè)性活動,具有快速、高效、涉及范圍廣的特點[2-3],其在應對公共衛(wèi)生突發(fā)事件、轉(zhuǎn)運醫(yī)療物資、轉(zhuǎn)運重癥患者中有舉足輕重的作用。中國直升機緊急醫(yī)療服務尚處于發(fā)展的初期階段,主要集中在直升機緊急醫(yī)療服務的構(gòu)建和初步實施方面[4]。因此,本研究將對直升機緊急醫(yī)療服務研究的進展進行分析,為國內(nèi)直升機緊急醫(yī)療服務研究的發(fā)展提供理論參考。

        1 資料與方法

        1.1 數(shù)據(jù)來源

        所有文獻數(shù)據(jù)來自PubMed 數(shù)據(jù)庫,檢索時間為2010年1月1日—2019年12月31日,主要檢索主題詞包括: air medical rescue,air ambulance,helicopter emergency medical service,最后檢索出文獻2 365 篇。

        1.2 研究工具

        1.2.1 書目共現(xiàn)分析系統(tǒng)(BICOMB)BICOMB 軟件由中國醫(yī)科大學信息學系崔雷教授開發(fā),可以對PubMed 數(shù)據(jù)庫下載的文獻書目信息進行讀取、提取,最終對書目信息進行歸類、統(tǒng)計,并生成書目數(shù)據(jù)的共現(xiàn)矩陣,為進一步分析文獻數(shù)據(jù)提供支持[5]。

        1.2.2 圖形聚類工具(gCLUTO)gCLUTO 軟件由美國明尼蘇達大學開發(fā),其雙向聚類分析功能實現(xiàn)對矩陣數(shù)據(jù)的行和列同時聚類,從而顯示出高頻主題詞間的關(guān)系,利于總結(jié)學科或領(lǐng)域的研究熱點[6]。雙向聚類分析方法是CHENG 等[7]在2000年提出的雙向聚類模型和算法,能精準把握研究熱點。

        1.3 數(shù)據(jù)分析

        將2 365 篇文獻數(shù)據(jù)通過XML 格式的文檔下載保存,導入到BICOMB 軟件進行年份、國家、主題詞等方面的統(tǒng)計分析,以初步了解直升機緊急醫(yī)療服務的研究現(xiàn)狀,通過該軟件得出主題詞的共現(xiàn)矩陣,并將共現(xiàn)矩陣導入到gCLUTO 軟件進行聚類分析,得出聚類分析可視化矩陣及聚類分析可視化山丘圖,從而對直升機緊急醫(yī)療服務的研究熱點進行判讀。

        2 結(jié)果

        2.1 年代分布

        2010年~2019年直升機緊急醫(yī)療服務年平均文獻發(fā)表量為236.5 篇,文獻發(fā)表量總體呈上升趨勢。見圖1。

        2.2 國家分布

        文獻發(fā)表量排名前3 的國家分別是美國、英國、荷蘭,中國排名第16 位,文獻發(fā)表量為9 篇。見圖2。

        2.3 高頻主題詞分布

        經(jīng)驗性詞頻g 指數(shù)為本研究中高頻主題詞確定的主要依據(jù)[8],即某一主題中有N 個關(guān)鍵詞,有g(shù) 個關(guān)鍵詞累計出現(xiàn)的頻次≥g2,而g+1 個關(guān)鍵詞累計出現(xiàn)的頻次<(g+1)2。經(jīng)驗性詞頻g 指數(shù)在對主題詞進行共詞分析時具有簡便、科學、有效的特點。經(jīng)計算,本研究中g(shù)=55,高頻主題詞見表1。

        2.4 聚類分析

        圖1 文獻發(fā)表量的年代分布

        通過BICOMB 軟件將出現(xiàn)頻次≥55 的主題詞以共現(xiàn)矩陣的形式導出,并將其導入gCLUTO 軟件,最終確定聚類數(shù)為11。本次聚類的類內(nèi)相似度ISim 值均>0.20,類間相似度ESim 值均<0.03,說明聚類效果較好。最終通過gCLUTO 軟件生成可視化矩陣圖(見圖3)和可視化山丘圖(見圖4)??梢暬仃噲D的左側(cè)表示對高頻主題詞的聚類,右側(cè)是列出的高頻主題詞,上方表示對文獻的聚類,下方是可視化矩陣中文獻的PMID 號碼,通過該號碼可以查閱到具體的文獻內(nèi)容。可視化矩陣中矩陣原始數(shù)據(jù)的值用顏色來代替,顏色的深淺代表出現(xiàn)頻次的高低,顏色越深,頻次越高??梢暬角饒D中每一個山峰可看作一個聚類,山峰的位置、體積、高度和顏色都描述對應聚類的信息,山峰的體積與類群包含的對象數(shù)量成比例,高度與類內(nèi)相似性成比例。類內(nèi)相似性越大,則山丘越陡峭。山峰分為紅、黃、綠、淺藍和深藍5 種顏色,紅色代表低類內(nèi)相似度標準差,藍色代表高類內(nèi)相似度標準差。山峰的顏色與類內(nèi)相似度標準差成比例。只有峰頂?shù)念伾怯幸饬x的,其他所有區(qū)域,顏色混合以產(chǎn)生平滑過渡。當顏色越趨近于單一色時,表明集合間內(nèi)部對象之間的相異度越小,相似度越大。

        圖3 聚類分析可視化矩陣圖

        圖4 聚類分析可視化山丘圖

        3 討論

        3.1 研究現(xiàn)狀

        直升機緊急醫(yī)療服務的研究熱度逐年上升,表明社會對直升機緊急醫(yī)療服務越來越重視,但文獻數(shù)相對較少,其原因可能為有條件進行直升機緊急醫(yī)療服務研究的學者或機構(gòu)力量相對薄弱。美國對直升機緊急醫(yī)療服務的研究最多,表明美國在直升機緊急醫(yī)療服務領(lǐng)域的研究成果及影響力已超過其他國家,我國文獻發(fā)表量僅為9 篇,其原因可能在于我國直升機緊急醫(yī)療服務發(fā)展起步較晚。

        3.2 研究熱點

        熱點詞匯主要包括: 創(chuàng)傷、組織管理、標準、心臟驟停、氣管插管、心肌梗死、心肺復蘇、院外心臟驟停、多發(fā)傷、氣管插管工具、衛(wèi)生服務可及性、急救護理、教育、護理團隊、事故等,初步反映了該領(lǐng)域的熱點方向。

        通過整合高頻主題詞分布狀況及聚類結(jié)果,整理出6 個研究方向。①直升機緊急醫(yī)療服務在院外心臟驟停等疾病中的可行性: 在處理心臟驟停事件中,直升機緊急醫(yī)療服務可以縮短醫(yī)療人員時到達現(xiàn)場及實施先進的生命支持的時間,并將患者盡快運輸?shù)侥繕酸t(yī)院[9-10]。②直升機緊急醫(yī)療服務救援人員技能培訓: 在極端天氣或特殊地形等環(huán)境下實施救援時[3],預先進行的針對性訓練可以提高救援人員的臨床技能,保障救援實踐的安全[11-12]。④直升機緊急醫(yī)療服務氣管插管質(zhì)量的影響因素: 豐富的插管經(jīng)驗[13]、有效的培訓[14]、選擇和使用合適的插管工具[15-17]有利于改善院前直升機緊急醫(yī)療服務的插管質(zhì)量,降低院前快速順序插管并發(fā)癥的發(fā)生率。⑤創(chuàng)傷、心肌梗死等疾病直升機緊急醫(yī)療服務的轉(zhuǎn)運效果: 在救治創(chuàng)傷、心肌梗死患者方面,農(nóng)村、山區(qū)環(huán)境、偏遠地區(qū)、延遲的地面運輸?shù)惹闆r下使用直升機運輸相比地面運輸,轉(zhuǎn)運效果較好,可提高患者存活率[18-21];而類似腦卒中、急性冠脈綜合征、心源性休克等對救治時間有極大依賴性疾病的轉(zhuǎn)運方式也是該研究所涉及的內(nèi)容[22]。 ⑥直升機緊急醫(yī)療服務實施的影響因素: 救援人員的培訓、救援人員身體狀況、飛行人員體重、飛行員的年齡、溝通問題、空氣污染、轉(zhuǎn)運空間距離、轉(zhuǎn)運時間、衛(wèi)生機構(gòu)資源條件、環(huán)境氣候條件、患者存活的可能性、治療效益與費用、調(diào)度員的教育、緊急醫(yī)療服務人員的培訓、對調(diào)度標準的熟悉程度、旁觀者的反應等[23-25]。⑦直升機緊急醫(yī)療服務相關(guān)指南: 國際上針對直升機緊急醫(yī)療服務的準則或指南的側(cè)重點略有不同,但多數(shù)規(guī)定盡可能的選擇合理途徑,縮短轉(zhuǎn)運的總體時間,主要包括急救資源的合理分配及整合、特定急救場景的個性化策略的制定等,目的均在于有效的組織與管理直升機緊急醫(yī)療服務,并最大限度的提高臨床益處,改善患者預后[26-29]。

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