王巖，李春玉，劉佳斌，王秀芳

延邊大學(xué)護(hù)理學(xué)院，吉林 延吉 133002

網(wǎng)絡(luò)疑病癥(cyberchondria，CYB)一般被定義為:出于對健康的焦慮或困擾，個體在網(wǎng)絡(luò)中反復(fù)或過度檢索與健康有關(guān)的信息，這種困擾或焦慮的癥狀由此得到加強(qiáng)[1-2]。隨著人們對自身健康關(guān)注度的增高和網(wǎng)絡(luò)信息平臺的發(fā)展，尤其是新型冠狀病毒肺炎(COVID-19)疫情的突發(fā)，加速了網(wǎng)絡(luò)疑病癥的發(fā)生[3]。網(wǎng)絡(luò)疑病癥給個體帶來軀體和精神的多重折磨，嚴(yán)重影響其生活質(zhì)量，逐漸引起了國內(nèi)外學(xué)者的重視。本研究利用文獻(xiàn)計量學(xué)方法旨在清晰、直觀、多方位管窺國內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)疑病癥研究現(xiàn)狀、熱點與前沿，為未來相關(guān)研究提供借鑒。

1 資料與方法

1.1 資料來源 本研究以Web of Science和中國知網(wǎng)為數(shù)據(jù)庫資料來源，檢索自建庫至2020年8月30日內(nèi)的所有網(wǎng)絡(luò)疑病癥相關(guān)文獻(xiàn)。檢索式分別為cyberchondria or Internet hypochondria or Network hypochondria；網(wǎng)絡(luò)疑病癥or網(wǎng)絡(luò)疑病。檢索語言為英文或中文。納入文獻(xiàn)共計102篇，其中英文95篇，中文7篇。

1.2 研究方法 本研究采用的工具是陳超美博士2004年開發(fā)的CiteSpace信息可視化軟件，使用的版本為CiteSpace5.6.R5。該軟件是在科學(xué)計量學(xué)和數(shù)據(jù)可視化背景下逐漸發(fā)展起來的，通過可視化的手段呈現(xiàn)科學(xué)知識的規(guī)律、結(jié)構(gòu)和分布情況，分析科學(xué)分析中蘊(yùn)含的潛在知識[4]。

2 結(jié)果

2.1 發(fā)文年度變化 如圖1所示，國外網(wǎng)絡(luò)疑病癥研究數(shù)量總體呈現(xiàn)穩(wěn)步增長趨勢。發(fā)文趨勢大致可分為兩大階段。第一階段(2003—2011年)發(fā)文量少且處于較為穩(wěn)定的狀態(tài)。第二階段(2012—2020年)發(fā)文量總體呈增長趨勢，其中前段(2012—2016年)處于穩(wěn)定上升階段，2017年和2018年雖有小幅度回落，但之后的1年內(nèi)，發(fā)文量迅速增加。而國內(nèi)對網(wǎng)絡(luò)疑病癥的研究起步較晚，2013年至今平均每年發(fā)文0.39篇，發(fā)表量處于欠發(fā)展階段。2020年開始突破0和1的發(fā)文量，呈增長趨勢。

圖1 2003—2020年國內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)疑病癥相關(guān)研究發(fā)文情況

2.2 發(fā)文國家分布 網(wǎng)絡(luò)疑病癥發(fā)文量排名前5位的國家共發(fā)文70篇，約占總發(fā)文量的69%。其中美國以24篇文獻(xiàn)居于首位，其研究數(shù)量約占總發(fā)文量的24%，其次為澳大利亞、英國和德國，分別為16篇、14篇、9篇。中國發(fā)文7篇，在網(wǎng)絡(luò)疑病癥相關(guān)研究發(fā)文量國家中排第5位，文獻(xiàn)數(shù)量占總發(fā)文量的近7%，見圖2。

圖2 網(wǎng)絡(luò)疑病癥發(fā)文量前5位國家

2.3 發(fā)文機(jī)構(gòu)分布 選擇“Insititution”作為節(jié)點，不使用裁剪算法進(jìn)行機(jī)構(gòu)的合作網(wǎng)絡(luò)分析顯示，圖譜中形成121個節(jié)點、118條連線，網(wǎng)絡(luò)密度為0.0163。在機(jī)構(gòu)的合作網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點的大小反映的是作者、國家、地區(qū)或者機(jī)構(gòu)的發(fā)文量[4]，節(jié)點的冷色調(diào)表示研究年限較早，色調(diào)越暖代表研究越新，連線的顏色代表機(jī)構(gòu)間首次合作的時間。發(fā)文量前5位的發(fā)文機(jī)構(gòu)均屬國外，依次分別為：Univ Sydney(澳大利亞悉尼大學(xué)，12篇)、Baylor Univ(美國貝勒大學(xué)，9篇)、Nepean Hosp(加拿大Nepean醫(yī)院，6篇)、Univ Technol Sydney(澳大利亞悉尼科技大學(xué)，4篇)和Florida State Univ(美國佛羅里達(dá)州立大學(xué)，4篇)。以上排名前5位的機(jī)構(gòu)發(fā)文總量為35篇，占總發(fā)文量的34%，因此從國際角度看，網(wǎng)絡(luò)疑病癥發(fā)文機(jī)構(gòu)較多且較集中。此外，通過圖3可以了解到，總體來看部分發(fā)文機(jī)構(gòu)間缺乏合作，國外過半的發(fā)文機(jī)構(gòu)間存在合作關(guān)系，且這種關(guān)系近年來逐漸增多且更為緊密。而在機(jī)構(gòu)的合作網(wǎng)絡(luò)中，我國的研究機(jī)構(gòu)僅有兩個，分別為：河南工業(yè)大學(xué)和北京林業(yè)大學(xué)人文社會科學(xué)學(xué)院心理學(xué)系，其他諸如中南大學(xué)湘雅公共衛(wèi)生學(xué)院[5]、內(nèi)蒙古師范大學(xué)心理學(xué)院[6]等機(jī)構(gòu)未顯示于合作網(wǎng)絡(luò)中，原因可能是其共現(xiàn)強(qiáng)度不夠?？傊?，與國外機(jī)構(gòu)相比，我國網(wǎng)絡(luò)疑病癥的研究機(jī)構(gòu)數(shù)量少且分散，機(jī)構(gòu)間缺乏合作。

圖3 網(wǎng)絡(luò)疑病癥發(fā)文機(jī)構(gòu)合作情況

2.4 文獻(xiàn)共被引情況 共被引屬于動態(tài)結(jié)構(gòu)模型，能夠反映研究對象變化和發(fā)展的動態(tài)與趨勢。文獻(xiàn)共被引分析能夠在大量被引參考文獻(xiàn)中定位研究領(lǐng)域核心經(jīng)典文獻(xiàn)，即重要的知識基礎(chǔ)，并對文獻(xiàn)間的關(guān)聯(lián)性和發(fā)展脈絡(luò)進(jìn)行挖掘與分析。按文獻(xiàn)共被引頻次排序，網(wǎng)絡(luò)疑病癥高共被引列于前10位的文獻(xiàn)見表1[7-16]。其中包括：1篇綜述[7]、2篇縱向研究[13-14]、3篇橫斷面調(diào)查[9，11-12]研究以及4篇有關(guān)網(wǎng)絡(luò)疑病癥量表的開發(fā)、檢驗[8，10，15-16]文獻(xiàn)。有50%的論文發(fā)表于《Journal of Anxiety disorders》期刊上，該雜志由愛思唯爾(Elsevier)集團(tuán)出版管理，出版國家為英國，該刊CiteScore值為6.9，2019年的影響因子為3.079。

表1 共被引頻次排名前10位的文獻(xiàn)

2.5 關(guān)鍵詞聚類情況 CiteSpace軟件通過算法將關(guān)系緊密的關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類，并給關(guān)鍵詞賦值，同聚類中最大值的關(guān)鍵詞即為聚類標(biāo)簽。在聚類分析圖譜中，節(jié)點的大小代表文獻(xiàn)的總被引次數(shù)。CiteSpace使用中介中心性來測量節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中的重要程度，且以紫色圈對此類文獻(xiàn)做重點標(biāo)注[4]。本研究的聚類分析未使用裁剪算法，圖譜中的時間切片為1，節(jié)點數(shù)為251，連線數(shù)是990，網(wǎng)絡(luò)密度為0.031 6，Modularity值為0.605 4，即Q值>0.3，結(jié)果顯示聚類結(jié)構(gòu)顯著。通過關(guān)鍵詞聚類得到8個聚類，見圖4。經(jīng)后臺數(shù)據(jù)查詢可知在8大聚類中，文獻(xiàn)被引頻次最多的節(jié)點為“人為因素(#5 human factors)”聚類中的“網(wǎng)絡(luò)疑病癥(cyberchondria)”關(guān)鍵詞節(jié)點。該節(jié)點下引用頻次最高的文獻(xiàn)是WHITE等[13]在2009年發(fā)表的論文，引用次數(shù)達(dá)160次。引用次數(shù)次之的是“健康教育(#0 health education)”聚類中的“健康焦慮(health anxiety)”關(guān)鍵詞節(jié)點。該節(jié)點下引用頻次最高的文獻(xiàn)是STARCEVIC等[7]在2013年發(fā)表的論文，引用次數(shù)為73次?！敖】到逃?#0 health education)”聚類中的關(guān)鍵詞節(jié)點數(shù)量最多且引用關(guān)系最緊密，在2013年該聚類出現(xiàn)了關(guān)鍵性文獻(xiàn)，聚類下的成果出現(xiàn)大幅增長趨勢?！熬W(wǎng)絡(luò)信息(#6 online information)”聚類是出現(xiàn)最早的聚類，之后其關(guān)注度和熱度開始下降。此外，“功能不足(#4 functional impairment)”聚類中出現(xiàn)了高中介中心性的節(jié)點，其關(guān)鍵詞為“信息(information)”，該節(jié)點下NORR等[12]發(fā)表于2015年的文章引用頻次最高(39次)。說明“信息(information)”關(guān)鍵詞節(jié)點下的文章在網(wǎng)絡(luò)疑病癥的研究領(lǐng)域?qū)儆跇?biāo)志性文獻(xiàn)，這也在一定程度上表明該論文的重要地位。目前的研究熱點集中于：“健康教育(#0 health education)”、“疑病癥(#1 hypochondria)”、“網(wǎng)絡(luò)檢索(#2 googling)”、“實踐(#3 practice)”與“功能不足(#4 functional impairment)”5個聚類，見圖4。

圖4 網(wǎng)絡(luò)疑病癥文獻(xiàn)聚類分析時間線圖譜

3 討論

3.1 研究數(shù)量與分布狀況 國外網(wǎng)絡(luò)疑病癥研究數(shù)量雖然不多但總體呈增長趨勢，近年來上升幅度較大。與國外研究相比，我國相關(guān)研究起步晚且發(fā)展緩慢，前期的發(fā)文量基本穩(wěn)定，在2020年開始有所突破。這一現(xiàn)狀說明，國內(nèi)外學(xué)者逐漸認(rèn)識到對網(wǎng)絡(luò)疑病癥這一日益增加的公共健康負(fù)擔(dān)進(jìn)行研究的重要意義。尤其是互聯(lián)網(wǎng)的濫用、在線健康檢索(Online health research，OHR)[17]的過度、頻繁發(fā)生和其潛在負(fù)面影響的出現(xiàn)等[18-19]促使國內(nèi)外學(xué)者對網(wǎng)絡(luò)疑病癥研究的重視程度不斷提高。從國際角度來說，各個國家文獻(xiàn)數(shù)量分布不均衡，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的國家其網(wǎng)絡(luò)疑病癥研究數(shù)量普遍偏多。以美國為首的西方國家網(wǎng)絡(luò)疑病癥研究數(shù)量較多，可能是因為該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)水平較為發(fā)達(dá)，互聯(lián)網(wǎng)的普及性強(qiáng)，研究者較早重視該領(lǐng)域有關(guān)。目前我國處于“互聯(lián)網(wǎng)+”時代[20]，“5G引領(lǐng)”的跨越式發(fā)展[21]一定程度上提高了對網(wǎng)絡(luò)相關(guān)研究的關(guān)注度，促使國內(nèi)學(xué)者越發(fā)重視互聯(lián)網(wǎng)帶來的負(fù)面影響。從機(jī)構(gòu)角度看，相比我國研究機(jī)構(gòu)，西方國家間機(jī)構(gòu)的合作逐漸增多且更為緊密。因此在未來的研究中，有必要加強(qiáng)我國各地區(qū)機(jī)構(gòu)和學(xué)科間合作，充分整合、利用醫(yī)院與高校等的科研資源，縮小與國外研究機(jī)構(gòu)的差距。

3.2 文獻(xiàn)共被引分析 網(wǎng)絡(luò)疑病癥高共被引列于首位的文獻(xiàn)從網(wǎng)絡(luò)疑病癥的概念、特征、其與健康焦慮和疑病癥等概念的聯(lián)系、應(yīng)對策略、治療方法等角度展開綜述[7]。2篇縱向研究分別：通過對個體如何在線搜索醫(yī)療信息進(jìn)行了大規(guī)模、縱向、基于日志的研究，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)搜索引擎有可能加劇醫(yī)療問題[13]；在5 322位的受訪者中進(jìn)行的4次縱向調(diào)查發(fā)現(xiàn)健康焦慮與在線健康檢索(online health research，OHR)之間相互作用的關(guān)系[14]。3個橫斷面調(diào)查通過研究健康焦慮、在線健康檢索、無法忍受不確定性(intolerance of uncertainty，IU)、焦慮敏感性變量間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)：在線健康檢索可能加劇健康焦慮的程度[9]；無法忍受不確定性對在線健康檢索與健康焦慮間具有調(diào)節(jié)作用[11]；無法忍受不確定性、焦慮敏感性在網(wǎng)絡(luò)疑病癥發(fā)展中的潛在重要性[12]。關(guān)于量表的開發(fā)、檢驗的4項研究：CSS是MCELROY等[8]在2014年開發(fā)的首個測量網(wǎng)絡(luò)疑病癥的量表，包括33個項目；FERGUS等[10]將CSS量表應(yīng)用美國的社區(qū)成年人(n=539)評估了CSS的包括其因子結(jié)構(gòu)、內(nèi)部一致性、收斂效度和增量效度的心理測量特性；通過研究雙因素模型來擴(kuò)展CSS因子結(jié)構(gòu)，研究者認(rèn)為CSS不信任子量表似乎不是有效測量網(wǎng)絡(luò)疑病癥的必需項目[15]；德國學(xué)者BARKE等[16]在2016年開發(fā)包含15個條目的簡短CSS版本(CSS-15)。

3.3 關(guān)鍵詞聚類分析“健康教育(#0 health education)”聚類中出現(xiàn)最早的是2006年LEWIS[22]的研究，該研究強(qiáng)調(diào)通過更多地關(guān)注人們的健康和生活方式的選擇來減少非專業(yè)人士成為網(wǎng)絡(luò)疑病癥潛在受害者的可能。“健康焦慮(health anxiety)”之所以作為聚類最大的節(jié)點，是因為健康焦慮與網(wǎng)絡(luò)疑病癥存在密切聯(lián)系，有學(xué)者提出健康焦慮水平的增高是網(wǎng)絡(luò)疑病癥的表現(xiàn)之一[5]，也有學(xué)者避免使用網(wǎng)絡(luò)疑病癥這一概念，傾向以“健康焦慮”代替“網(wǎng)絡(luò)疑病癥”的使用[23]。疑病癥和網(wǎng)絡(luò)疑病癥存在聯(lián)系，后者有時被認(rèn)為是前者在21世紀(jì)的翻版[23]，這是“疑病癥(#1 hypochondria)”聚類標(biāo)簽生成的原因之一。但并非所有具有網(wǎng)絡(luò)疑病癥行為模式的個體都必然患有疑病癥，反之亦然[23]?！肮δ軗p害(#4 functional impairment)”高中介中心性的節(jié)點下DOHERTY-TORSTRICK等[24]的研究指出：互聯(lián)網(wǎng)的不合理使用可能會給那些傾向于擔(dān)心自身健康的個體創(chuàng)造一個獨特的危險環(huán)境，使其在工作、社交和家庭三個方面受到損害，因此建議中重度健康焦慮人群應(yīng)避免在線健康信息檢索。關(guān)于“人為因素(#5 human factors)”聚類，WHITE等[13]認(rèn)為：除了醫(yī)療內(nèi)容質(zhì)量存在的潛在問題之外，網(wǎng)絡(luò)疑病癥更主要地基于內(nèi)在問題而存在，即認(rèn)知心理學(xué)研究領(lǐng)域的判斷偏差：①基本費率忽視—未能充分考慮事件的背景或先前概率。錯誤地將查詢結(jié)果的排序靠前的疾病(一般為嚴(yán)重疾病)理解為自身患病可能性大的診斷。②可用性偏見—最近接觸事件對受試者對概率評估的影響。有關(guān)嚴(yán)重疾病的大量索引內(nèi)容可以使搜索引擎以及搜索和瀏覽內(nèi)容的個體更容易認(rèn)為自身患有該類疾病?！熬W(wǎng)絡(luò)信息(#6 online information)”聚類中WHITE等[13]的研究發(fā)現(xiàn)：醫(yī)療問題的升級可能與用戶查看的醫(yī)療內(nèi)容的數(shù)量和分布，所訪問頁面中是否存在更為嚴(yán)重的疾病有關(guān)術(shù)語以及用戶是否習(xí)慣性夸大自身疾病嚴(yán)重程度或用戶是否習(xí)慣性尋求對疾病的更合理解釋有關(guān)。研究還證明了醫(yī)療問題升級后將持續(xù)存在，這種持續(xù)不斷的問題可能會長時間干擾用戶的活動[13]。

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展與網(wǎng)絡(luò)用戶的增多以及網(wǎng)絡(luò)疑病癥患病率的上升[25-26]，臨床有必要對網(wǎng)絡(luò)疑病癥進(jìn)行深入研究。網(wǎng)絡(luò)疑病癥的研究不僅順應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)時代的要求，也是全面實施健康中國戰(zhàn)略的重要體現(xiàn)。建議今后可結(jié)合我國國情，從網(wǎng)絡(luò)疑病癥量表的開發(fā)和使用、影響因素的梳理、應(yīng)對策略的實施、干預(yù)效果的評價、不同人群的橫斷面調(diào)查以及開放式訪談等量性、質(zhì)性研究相結(jié)合等多角度進(jìn)行探索，深化對網(wǎng)絡(luò)疑病癥理論和實踐的研究，以指導(dǎo)個體正確判斷并有效利用網(wǎng)絡(luò)健康信息。本研究檢索數(shù)據(jù)庫有限，可能在文獻(xiàn)納入和分析過程中存在一定偏倚。