蘭維婭,唐芳,馬武開,黃穎,徐暉,陸道敏,杜偉，蔣總

貴州中醫(yī)藥大學(xué)第二附屬醫(yī)院，貴州 貴陽 550001

類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎(rheumatoid arthritis，RA)是以對稱性多關(guān)節(jié)滑膜異常增殖為主的自身免疫性疾病[1-4]。該病致殘率高，我國RA患者病程5～10年、10～15年、≥15年的致殘率分別為43.5%、48.1%、61.3%[5]，嚴(yán)重影響患者的生活質(zhì)量，給社會和患者家庭帶來經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)[6-8]。

中醫(yī)學(xué)把RA歸屬于“痹證”范疇[9-10]?！端貑枴け哉摗吩唬骸帮L(fēng)寒濕三氣雜至合而為痹也?！薄额愖C治裁·痹癥論治》言：“諸痹，風(fēng)寒濕三氣雜合，而犯其經(jīng)絡(luò)之陰也。風(fēng)多則引注，寒多則掣痛，濕多則重著，良由營衛(wèi)先虛，腠理不密，風(fēng)寒濕乘虛內(nèi)襲，正氣為邪氣所阻，不能宣行，因而留滯，氣血凝澀，久而成痹?！彪m然對該病研究早，研究時(shí)間跨度不長，尚處于積累時(shí)期，仍缺乏對該領(lǐng)域的研究方向、熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢評判的系統(tǒng)研究，需要科學(xué)可行的方法進(jìn)行梳理、歸納，分析該領(lǐng)域研究方向、熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢，挖掘潛在的研究熱點(diǎn)，為相關(guān)研究提供參考。

CiteSpace是由Drexel大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院的陳超美教授開發(fā)的科學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量自動(dòng)化軟件[11]，能夠識別趨勢和演示新動(dòng)態(tài)的信息可視化工具，以其良好的穩(wěn)定性、可讀性、豐富性，成為醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)信息分析的重要工具[12-17]。

本文以中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫為來源，應(yīng)用CiteSpace 5.5軟件的共現(xiàn)分析功能，對2010—2020年關(guān)于RA的相關(guān)研究進(jìn)行可視化，分析該研究領(lǐng)域的歷史、當(dāng)前研究及發(fā)展趨勢，旨在為后續(xù)相關(guān)研究提供一定的參考依據(jù)。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 研究方法CiteSpace軟件可以直觀地分析相關(guān)研究領(lǐng)域中的文獻(xiàn)，并以科學(xué)知識圖的形式將其呈現(xiàn)出來。幫助我們梳理過去的研究軌跡，在視覺知識地圖上，將相關(guān)研究領(lǐng)域的關(guān)鍵引文節(jié)點(diǎn)自動(dòng)識別，并呈現(xiàn)以共現(xiàn)和共引聚類為特征的研究前沿[18]，有助于研究并掌握該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和方向。本研究使用CiteSpace5.5可視化軟件對RA相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析，探討該領(lǐng)域的現(xiàn)狀、熱點(diǎn)和未來的研究方向。

1.2 數(shù)據(jù)來源及處理確保文獻(xiàn)數(shù)據(jù)來源的質(zhì)量，文獻(xiàn)類別設(shè)置為“核心期刊”“EI”“CSCD”和“SCI”，學(xué)科分類目錄為醫(yī)藥衛(wèi)生科技，經(jīng)檢索得到 4 171 篇相關(guān)文獻(xiàn)。然后以Refworks格式及Excel表格導(dǎo)出獲取的數(shù)據(jù)。刪除會議、通知、新聞等文獻(xiàn)，獲取共3 346篇有效文獻(xiàn)，然后對其進(jìn)行分析。

1.3 研究過程本研究先對3 346篇有效文獻(xiàn)進(jìn)行分析，然后使用CiteSpace5.5軟件將其轉(zhuǎn)換為WOS格式，并導(dǎo)入轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)。對參數(shù)進(jìn)行調(diào)整：時(shí)間范圍和時(shí)間切片(TimeSlicing)，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)類型(NodeTypes)，網(wǎng)絡(luò)參數(shù)選擇(SelectionCriteria)，修剪算法(Pruning)選擇等，文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的作者協(xié)同分析，關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析，時(shí)區(qū)圖(Timezone)、突現(xiàn)詞探測(Burstdetection)等，進(jìn)一步繪制RA相關(guān)研究領(lǐng)域的知識圖譜，揭示研究領(lǐng)域的知識基礎(chǔ)、研究進(jìn)展和研究前沿。

2 結(jié)果

2.1 整體概況發(fā)表論文的數(shù)量在一定的時(shí)期內(nèi)不僅可以展示學(xué)科的發(fā)展速度，也反映了研究者對該學(xué)科的關(guān)注程度[19]。通過對歷年3 057篇有效文獻(xiàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到2010—2020年的發(fā)文量見圖1。分析可知，在2010—2017年，關(guān)于RA的文獻(xiàn)發(fā)文量呈平穩(wěn)上升趨勢，平均每年發(fā)文量292篇，最高發(fā)文量達(dá)360篇。本文自2010年開始統(tǒng)計(jì)，對2010年之前的文獻(xiàn)未納入統(tǒng)計(jì)，經(jīng)對中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫相關(guān)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)查詢，可以看出2010—2020年已進(jìn)入較成熟平穩(wěn)發(fā)展階段。

圖1 2010—2020年相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)文量分布圖

發(fā)文量30篇以上的有6位作者，排名依次為劉健(50篇)，呂愛萍(31篇)，林昌松(31篇)，馬武開(30篇)，姜泉(30篇)，魏偉(30篇)。發(fā)文量排名前20位見表1。

表1 RA研究部分高產(chǎn)作者統(tǒng)計(jì)表

對文獻(xiàn)來源進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)表文獻(xiàn)涉及RA研究領(lǐng)域共有260個(gè)相關(guān)期刊，其中發(fā)文量最多的為《中國免疫學(xué)雜志》，可見相關(guān)領(lǐng)域的研究和免疫學(xué)聯(lián)系緊密。其中載文量排行前三位的依次為《中國免疫學(xué)雜志》140篇，《中國老年學(xué)雜志》117篇，《中華中醫(yī)藥雜志》100篇。其中發(fā)文量在50篇以上的機(jī)構(gòu)見表2。

表2 RA研究發(fā)文期刊分布

2.2 合作分析合作網(wǎng)絡(luò)分析可以看出某個(gè)研究領(lǐng)域的作者與機(jī)構(gòu)之間的合作關(guān)系，為評估某個(gè)研究領(lǐng)域的學(xué)者和機(jī)構(gòu)提供參考，更有利于發(fā)現(xiàn)那些關(guān)鍵的研究人員或研究機(jī)構(gòu)。通過CiteSpace軟件得到的組合共現(xiàn)圖譜可以發(fā)現(xiàn)學(xué)者及其在特定研究領(lǐng)域中聯(lián)系[18，20-22]。將所有參考書目導(dǎo)入軟件，將時(shí)間片設(shè)置為1，然后為“節(jié)點(diǎn)類型”設(shè)置選擇“作者”和“機(jī)構(gòu)”，其他參數(shù)保持不變，見圖2、圖3。

圖2 作者合作圖譜

圖3 機(jī)構(gòu)合作圖譜

由圖2可知，近10年來出現(xiàn)以蔣永福、韓繼章及李國新為代表的研究團(tuán)隊(duì)，圖譜中的節(jié)點(diǎn)大小代表發(fā)文量，連線表示合作強(qiáng)度。從連線可以看出，近10年在該領(lǐng)域作者之間合作并不密切。圖3生成的機(jī)構(gòu)合作圖譜節(jié)點(diǎn)共157個(gè)，連線數(shù)共58條。節(jié)點(diǎn)代表機(jī)構(gòu)名稱，節(jié)點(diǎn)的大小代表機(jī)構(gòu)在該領(lǐng)域的影響力的大小，連線代表合作關(guān)系，粗細(xì)代表機(jī)構(gòu)合作的強(qiáng)弱。由圖3可知，近10年來中國在RA研究領(lǐng)域，北京大學(xué)信息管理系、國家圖書館、武漢大學(xué)信息管理學(xué)院、華南師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院等研究機(jī)構(gòu)合作較緊密。此外，南京大學(xué)信息管理系、河南大學(xué)信息研究所以及安徽大學(xué)管理學(xué)院、南京大學(xué)信息管理學(xué)院研究機(jī)構(gòu)有一定合作關(guān)系。

2.3 知識演進(jìn)(聚類、時(shí)區(qū)、突現(xiàn)詞)關(guān)鍵詞是一篇學(xué)術(shù)論文中頻繁出現(xiàn)的術(shù)語，是一篇文獻(xiàn)中的核心詞匯，反映了其研究的方向，一般認(rèn)為關(guān)鍵詞能夠反映文章的內(nèi)容[18，23]。時(shí)區(qū)視圖可以比較清晰地反映出各個(gè)時(shí)期知識演化，隨時(shí)間推移而更新及其相互影響[24-25]。新建項(xiàng)目，將相關(guān)數(shù)據(jù)導(dǎo)入CiteSpace軟件，選擇節(jié)點(diǎn)類型為關(guān)鍵詞，選擇時(shí)間范圍，時(shí)間切片為1，選擇TOP 50，運(yùn)行數(shù)據(jù)并經(jīng)過調(diào)整，得到關(guān)鍵詞共現(xiàn)時(shí)區(qū)圖譜見圖4。通過對RA相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行分析得到的關(guān)鍵詞共現(xiàn)時(shí)區(qū)圖譜，可以直觀地反映出隨時(shí)間推移相關(guān)研究領(lǐng)域的研究演變過程以及各個(gè)時(shí)期的研究熱點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)我國RA知識領(lǐng)域的研究演進(jìn)歷程。

圖4 關(guān)鍵詞共現(xiàn)時(shí)區(qū)圖譜及高頻關(guān)鍵詞

聚類視圖[18]重點(diǎn)反映聚類之間的關(guān)系，以及每個(gè)聚類中相關(guān)文獻(xiàn)的歷史跨度。以關(guān)鍵詞為節(jié)點(diǎn)類型進(jìn)行分析，生成的圖形以LLR算法進(jìn)行聚類分析，共生成14個(gè)聚類，見圖5。生成的14個(gè)聚類的詳細(xì)信息見表3。

表3 關(guān)鍵詞聚類信息及對應(yīng)LLR算法下高強(qiáng)度詞頻

CiteSpace依據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和聚類的清晰度，Q值代表模塊值，S值代表平均輪廓值，Q值、S值作為我們評判圖譜繪制效果的一個(gè)依據(jù)，當(dāng)Q>0.3意味著劃分出來的社團(tuán)結(jié)構(gòu)是顯著的；當(dāng)S值為0.7時(shí)，聚類令人信服，若在0.5以上，聚類是合理的[18，26]。由圖5可知，Q值為0.817 5，S值為0.755 2，說明聚類圖譜比較合理。

圖5 關(guān)鍵詞共現(xiàn)聚類視圖

Citespace5.5軟件中的突現(xiàn)詞探測可以探測在一定時(shí)間內(nèi)某個(gè)研究領(lǐng)域內(nèi)某個(gè)研究主題受關(guān)注度突然呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，能夠反映出相關(guān)研究領(lǐng)域的研究前沿。2010—2020年RA相關(guān)研究進(jìn)行突現(xiàn)詞探測，共生成25個(gè)突現(xiàn)詞，突現(xiàn)強(qiáng)度最高的關(guān)鍵詞為治療，其次為類風(fēng)濕因子、血管內(nèi)皮生長因子、抗環(huán)瓜氨酸肽抗體、活動(dòng)期、滑膜、滑膜病等。見圖6。

圖6 關(guān)鍵詞突現(xiàn)探測(Top 25)

2.4 知識基礎(chǔ)與新興熱點(diǎn)高被引文獻(xiàn)在一定程度上代表了該研究領(lǐng)域重要的知識基礎(chǔ)文獻(xiàn)。而在這一知識域內(nèi)的所有文獻(xiàn)中，某一時(shí)間段內(nèi)的相關(guān)文獻(xiàn)的下載量，在一定程度上也反映了一定時(shí)期內(nèi)某個(gè)研究課題在研究領(lǐng)域中的關(guān)注程度[27-28]。

一定時(shí)期內(nèi)的高下載量的文獻(xiàn)即為這個(gè)時(shí)期內(nèi)的高熱度文獻(xiàn)。綜合參考分析發(fā)現(xiàn)，一定時(shí)期內(nèi)識別出某一研究領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。2010—2020年RA相關(guān)文獻(xiàn)中高引用文獻(xiàn)和高下載文獻(xiàn)，見表4、表5?？煽闯鼋?0年的高被引文獻(xiàn)、高熱度文獻(xiàn)主要集中在2010—2014年，該時(shí)期的相關(guān)研究具有一定趨勢引導(dǎo)作用。

表4 2010-2020年高被引文獻(xiàn)

表5 2010—2020年高下載文獻(xiàn)

3 討論

RA為臨床高發(fā)病率的疾病，通過文獻(xiàn)挖掘技術(shù)與Citespace軟件可視化圖譜可以有效、直觀地分析該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀與研究熱點(diǎn)[45-47]。CiteSpace軟件是基于Java語言開發(fā)的信息可視化軟件，可根據(jù)不同的分析元素對繪制的知識圖譜進(jìn)行切割和計(jì)算，把數(shù)據(jù)分析映射在二維、三維圖形中，達(dá)到對該領(lǐng)域內(nèi)研究文獻(xiàn)的引文、作者、關(guān)鍵詞的時(shí)間空間多元共現(xiàn)分析，從宏觀、微觀等多層面展現(xiàn)學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)變化，是文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)研究的重要工具[48-49]。本研究基于CiteSpace5.5軟件對2010—2020年納入的3 346篇文獻(xiàn)的作者、研究機(jī)構(gòu)、關(guān)鍵詞及高被引文獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析。

從發(fā)文趨勢分析可知，該領(lǐng)域近10年來發(fā)文量較為平穩(wěn)，發(fā)展較為成熟。發(fā)文量高的作者主要有劉健、呂愛平、林昌松、馬武開、姜泉、魏偉等，出現(xiàn)一批年輕的代表人物，代表著RA領(lǐng)域內(nèi)研究方向的轉(zhuǎn)變，代表著風(fēng)濕免疫領(lǐng)域研究的崛起，對推動(dòng)該領(lǐng)域發(fā)展有積極作用。從機(jī)構(gòu)合作圖譜可以看出，北京大學(xué)信息管理系、國家圖書館、武漢大學(xué)信息管理學(xué)院等研究機(jī)構(gòu)具有一定合作關(guān)系，形成多中心合作，其他機(jī)構(gòu)多為兩兩合作，機(jī)構(gòu)之間的密切合作有助于成果共享、資源整合。從合作網(wǎng)絡(luò)分析可以看出，近10年在該領(lǐng)域的作者之間合作并不密切，研究力量較分散，研究范圍雖廣，未形成穩(wěn)定研究團(tuán)隊(duì)，缺乏影響力大、貢獻(xiàn)突出的領(lǐng)軍人物，優(yōu)勢資源不能獲得良好的整合與利用，提示應(yīng)加強(qiáng)團(tuán)隊(duì)間的合作交流。對文獻(xiàn)來源進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析得出，發(fā)文量最多的為《中國免疫學(xué)》雜志，可以看出對關(guān)注點(diǎn)仍然集中在免疫領(lǐng)域，提示免疫疾病研究的興起。關(guān)鍵詞可視化方面，從突現(xiàn)強(qiáng)度高的關(guān)鍵詞來看，近年來研究熱點(diǎn)主要集中在RA發(fā)病機(jī)制、檢測指標(biāo)、西藥研究等領(lǐng)域。目前RA 確切發(fā)病機(jī)制未明，環(huán)境和遺傳因素相互作用共同促進(jìn)了RA 的發(fā)病，開展對RA發(fā)病機(jī)制的研究有望解決世界難題。隨著對自身免疫病病理機(jī)制的深入闡明和新藥物靶點(diǎn)的發(fā)現(xiàn)，靶向細(xì)胞因子如JAK抑制劑和新型生物制劑獲得較快發(fā)展，突現(xiàn)詞探測有腫瘤壞死因子，代表藥物有英夫利昔單抗；英夫利昔單抗是人鼠嵌合性腫瘤壞死因子-α 單克隆抗體，RA 患者具有滿意療效，早期應(yīng)用的效果好。JAK抑制劑和新型生物制劑雖然療效顯著，但也存在免疫抑制、骨髓抑制、感染、新生腫瘤等不良反應(yīng)，目前的研究水平仍有提升的空間，研究成果在臨床運(yùn)用上范圍較局限，中醫(yī)藥治療的優(yōu)勢尚未完全發(fā)揮。

RA發(fā)病率逐年上升，其發(fā)病機(jī)制至今未闡明，對RA的研究亟需深化，可從多層次、多中心進(jìn)一步探討研究，加強(qiáng)機(jī)構(gòu)之間合作。部分研究缺乏嚴(yán)格的科研設(shè)計(jì)，論證強(qiáng)度不高，研究結(jié)果未能被合理高效的擴(kuò)展應(yīng)用。文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)[7]是使用定量方法來評估每個(gè)研究領(lǐng)域的知識結(jié)構(gòu)和發(fā)展背景，在多個(gè)領(lǐng)域文獻(xiàn)研究中已經(jīng)被廣泛使用。運(yùn)用CiteSpace軟件進(jìn)行可視化圖譜，梳理原始數(shù)據(jù)和資料，可揭示該領(lǐng)域的研究方向、熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢，為該領(lǐng)域探尋新的思路與方向提供了參考。根據(jù)可視化分析結(jié)果可以看出RA當(dāng)前的研究熱點(diǎn)，對研究熱點(diǎn)及未來的研究方向是今后工作的重點(diǎn)方向。作為中醫(yī)藥學(xué)術(shù)傳承者，如何利用好中醫(yī)藥治療RA的療效優(yōu)勢，進(jìn)一步探索RA發(fā)病機(jī)制、療效標(biāo)準(zhǔn)、治療規(guī)范是以后的研究中應(yīng)該思考和解決的問題。

通過CiteSpace軟件的分析可以得到目前RA研究的現(xiàn)況和未來的研究熱點(diǎn)，但本研究仍存在以下不足：①文獻(xiàn)來源未涉及其他數(shù)據(jù)庫的相關(guān)內(nèi)容，可能導(dǎo)致信息不全；②節(jié)點(diǎn)信息較單一，這些不足在以后的研究中有待于進(jìn)一步完善。