王佳博 蒙元潔 馮甜甜 李 靜 許世潔 吳建軍，2，3 樊景春，2，3▲

高血壓是常見的慢性病，也是心腦血管疾病最主要的危險因素，腦卒中、心肌梗死、心力衰竭及慢性腎臟病是其主要并發(fā)癥[1-2]。目前，由于西藥治療高血壓達不到治療要求，嚴重影響了患者的生活質(zhì)量，故目前有較多患者采用中藥進行治療[3-4]。最新調(diào)查顯示，以140∕90 mmHg 為臨界值，2015 年全球約有11.3 億高血壓患者[5]，全球成人高血壓患病率為30%～45%[6]。《中國心血管健康與疾病報告2019 概要》顯示，國內(nèi)大約有2.7億高血壓患者，每年新增1000萬人以上[7]。中醫(yī)強調(diào)整體觀念和辨證論治，在防治高血壓方面有其特殊優(yōu)勢，可多途徑、多靶點、全方位地進行調(diào)節(jié)[8-9]，其療效已得到國內(nèi)外研究者的普遍認可[10]。近年來，相關(guān)學者對中藥治療高血壓進行了廣泛的研究，對這些成果進行整理和歸納，有助于全面認識和把握該領(lǐng)域的研究情況。因此，本文應用CiteSpace 5.7.R2軟件，對中醫(yī)藥治療高血壓的文獻進行可視化分析，旨在把握該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、研究熱點及發(fā)展趨勢，為今后的研究指引方向，也為進一步挖掘中醫(yī)藥治療高血壓的優(yōu)勢提供證據(jù)。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源本研究選用Web of Science 核心數(shù)據(jù)庫和中國知識資源總庫（CNKI）為數(shù)據(jù)源，分別代表國際與國內(nèi)對中醫(yī)藥治療高血壓的研究情況，采用主題詞進行檢索。Web of Science 核心數(shù)據(jù)庫中以“hypertension AND（chinese medicine OR chinese traditional medicine OR chinese herbal medicine OR materia medicine）”為檢索式，文獻類型選擇All document types，格式選擇純文本Plain Text。在CNKI文獻檢索平臺，采用高級檢索方式，檢索式為“高血壓AND（中草藥OR 中藥OR 自然醫(yī)學OR 天然藥物）”。以上兩個數(shù)據(jù)庫的檢索時間跨度均為自數(shù)據(jù)庫建立至2020年12月31日。

1.2 納入標準①中醫(yī)藥治療高血壓的相關(guān)文獻；②文獻類型可為臨床研究、基礎(chǔ)研究、名醫(yī)經(jīng)驗、理論探討；③文獻資源類型為碩士、博士學位論文、期刊論文。

1.3 排除標準①重復發(fā)表的文獻；②不能獲取全文的文獻；③會議論文、政府文件、科技成果。

1.4 研究方法將符合納入標準的文獻以Refworks格式導出，利用Excel軟件對國內(nèi)外文獻年刊發(fā)文量、研究機構(gòu)等基本情況進行統(tǒng)計；將Refworks格式文件導入CiteSpace 5.7.R2 軟件，選擇作者、機構(gòu)及關(guān)鍵詞為節(jié)點類型，分別繪制相應的可視化知識圖譜，進行中醫(yī)藥治療高血壓領(lǐng)域作者和機構(gòu)合作情況以及關(guān)鍵詞共現(xiàn)、聚類和突現(xiàn)情況分析。由于CNKI 數(shù)據(jù)庫文獻數(shù)量較多，為了使圖譜更加清晰及聚類效果最佳，CNKI 數(shù)據(jù)庫參數(shù)設(shè)置中時間跨度從1960 年1 月至2020 年12 月，每5 年為一個時間切片；Web of Science核心數(shù)據(jù)庫時間跨度從2008年1月至2020年12 月，每1 年為一個時間切片；選取頻率由高到低排列的前50 項，即Top Nper slice 為50，剪切方式采用Pathfinder 和Pruning slice networks，形成可視化分析。圖譜中節(jié)點圓圈大小代表頻次，圓圈直徑越大代表該節(jié)點頻次越高，圓圈寬度代表不同的年份相關(guān)內(nèi)容出現(xiàn)的頻次，節(jié)點間連線代表共現(xiàn)頻次，線條越粗代表出現(xiàn)頻次越高，關(guān)系越密切[11-12]。

2 研究結(jié)果

2.1 文獻概況經(jīng)去重和剔除無意義的文獻后，最終Web of Science核心數(shù)據(jù)庫納入文獻841篇，代表國際發(fā)文量；CNKI 數(shù)據(jù)庫納入3182 篇，代表國內(nèi)發(fā)文量。文獻的發(fā)表時間可在一定程度反映該領(lǐng)域某階段的研究情況，通過繪制兩個數(shù)據(jù)庫年發(fā)文量的折線圖分析可得，國際最高年發(fā)文量達142 篇，發(fā)文量整體呈上升趨勢，但在2014年和2016年有所下降；國內(nèi)最高年發(fā)文量達236篇，1999年—2017年呈快速增長趨勢，但在2018年和2020年均明顯下降。見圖1。

圖1 國內(nèi)外文獻年刊發(fā)量

2.2 作者合作網(wǎng)絡(luò)知識圖譜分析以國際發(fā)文作者為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，通過軟件生成作者1 年內(nèi)的合作情況，得到415個節(jié)點、515條連線，如圖2（A）所示。節(jié)點大小表明XINGJIANG XIONG、JIE WANG、XIAOCHEN YANG 三位教授或團隊發(fā)文量排名前三；節(jié)點連線表明該領(lǐng)域存在以WEI LIU、JIZHENG MA、XINLIANG DU、XINGJIANG XIANG、PENGQIAN WANG 等為主組成的5 個主要的作者合作群。以國內(nèi)發(fā)文作者為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，生成作者5 年內(nèi)合作情況，得到456 個節(jié)點、500 條連線，如圖2（B）所示。節(jié)點大小表明呂圭源、趙英強、李運輪三位教授或團隊發(fā)文量排名前三；節(jié)點連線表明該領(lǐng)域存在以嚴燦、姚明江、李運倫、潘琳、雷燕、張宏等為主組成的6個主要的作者合作群。依據(jù)普賴斯定律可以計算核心作者的發(fā)文數(shù)量[13-15]，計算公式為N=0.749×，npmax是統(tǒng)計時段內(nèi)發(fā)文量最多的著者所發(fā)表的論文數(shù)量，發(fā)文量＞N 篇的作者成為核心作者。本研究中國際作者的最高發(fā)文量為32 篇，通過公式計算可得N=4.237，故發(fā)文量≥5 篇的作者為核心作者，共有13位核心作者，發(fā)表論文總量為150 篇，占納入文獻總數(shù)的17.84%；國內(nèi)作者的最高發(fā)文量為19 篇，通過公式計算可得N=3.265，故發(fā)文量≥4 篇的作者為核心作者，共有120 位核心作者，發(fā)表總數(shù)為671 篇，占納入文獻總數(shù)的21.67%。從整個圖譜來看，雖然我國有很多作者在該領(lǐng)域進行了研究，但是整體結(jié)構(gòu)松散，合作關(guān)系微弱。

2.3 機構(gòu)合作知識圖譜分析以Web of Science 核心數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)源進行可視化分析，得到316 個節(jié)點、430條連線，如圖2（C）所示。排名前三的研究機構(gòu)依次為中國中醫(yī)科學院82篇、北京中醫(yī)藥大學47篇、中國醫(yī)科大學35 篇，說明中國的研究機構(gòu)在該領(lǐng)域占有重要地位，從機構(gòu)連線數(shù)量可以看出國際研究機構(gòu)合作關(guān)系微弱。以CNKI數(shù)據(jù)庫為統(tǒng)計源進行知識圖譜分析，得到327 個節(jié)點、142 條連線，如圖2（D）所示。國內(nèi)研究機構(gòu)發(fā)文量排名前三的依次為山東中醫(yī)藥大學、北京中醫(yī)藥大學、南京中醫(yī)藥大學，發(fā)文量排名前十的機構(gòu)大都為中醫(yī)藥高等院校及附屬醫(yī)院，節(jié)點間連線表示有合作關(guān)系的機構(gòu)大多存在附屬關(guān)系，跨機構(gòu)、跨地區(qū)間的合作較少。

2.4 研究國家知識圖譜分析國家發(fā)文量代表一個國家在該領(lǐng)域的研究程度[16]。以發(fā)文量為依據(jù)，Web of Science核心數(shù)據(jù)庫匯集了世界各國核心期刊，涵蓋了所有學科與技術(shù)領(lǐng)域[17]。對Web of Science 核心數(shù)據(jù)庫發(fā)文的國家繪制圖譜，得到52 個節(jié)點、86 條連線，如圖3。52個節(jié)點說明在該領(lǐng)域的發(fā)文國家有52個，從連線看出各國之間研究合作網(wǎng)絡(luò)薄弱。將該領(lǐng)域國家發(fā)文量按中心性排名繪制成表格，如表1。

圖2 作者、機構(gòu)知識圖譜

圖3 主要研究國家共現(xiàn)圖譜

2.5 共被引文獻聚類知識圖譜分析文獻共被引聚類分析，可將聚類視圖與核心文獻結(jié)合。由于SCI 論文提供了被引參考文獻檢索途徑，而CNKI 數(shù)據(jù)庫收錄文獻不完全是SCI論文，所以CiteSpace 可視化軟件不能對CNKI 數(shù)據(jù)庫進行參考文獻共被引分析[18-19]。利用CiteSpace可視化軟件對Web of Science數(shù)據(jù)庫進行共被引分析，得到3 個共被引集群，其中最大的集群為肥胖引起的高血壓，第二集群為系統(tǒng)的檢查，第三集群為早期生活，這三大聚類主要研究高血壓的影響因素。為進一步分析研究主題的演進歷程，將聚類視圖轉(zhuǎn)化為時區(qū)視圖，如圖4（A）。時區(qū)圖將被引文獻按時間的先后順序進行分布，圖中顏色依次為紫色、藍色、綠色、橙色、紅色，表示被引文獻由遠及近，同時代表該領(lǐng)域的研究主題也在發(fā)生變化。接著在聚類視圖的基礎(chǔ)上，分析該研究領(lǐng)域的經(jīng)典文獻，如圖4（B），這些文獻可作為該領(lǐng)域有重大影響力的關(guān)鍵文獻。

表1 國際發(fā)文量

圖4 文獻共被引知識圖譜

2.6 關(guān)鍵詞可視化分析

2.6.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析 關(guān)鍵詞是對文獻研究主題的高度概括，其頻次可用來反映某個研究領(lǐng)域的熱點[20]。對關(guān)鍵詞進行共現(xiàn)分析，得到由425 個節(jié)點、1627 條連線組成的圖5（A）和607 個節(jié)點、1256 條連線組成的圖5（B）。對比國際與國內(nèi)該研究領(lǐng)域的關(guān)鍵詞，根據(jù)詞頻分布分別將排名前十的關(guān)鍵詞進行整理，統(tǒng)計結(jié)果如表2。高血壓及其同義詞如高血壓病、原發(fā)性高血壓等提到的次數(shù)最多，然后以中醫(yī)及其所涵蓋的中藥復方、中藥治療、中藥療法的中藥在詞頻分布中次之。中介中心性是衡量節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中信息交流能力的重要指標，通過對該領(lǐng)域關(guān)鍵詞中介中心性（中心性≥0.1）的計算，得到4個高中心性關(guān)鍵詞，代表目前中醫(yī)藥治療高血壓研究領(lǐng)域中關(guān)注度、影響力大的熱點問題主要集中在氧化應激、中醫(yī)藥種類、大鼠模型、患者社會聯(lián)系四個方面。

2.6.2 關(guān)鍵詞聚類分析 關(guān)鍵詞聚類分析說明了該領(lǐng)域的知識基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，在關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上，對關(guān)鍵詞進行聚類分析，聚類知識圖譜中每個色塊代表一個聚類，色塊的節(jié)點都屬于所在類的范圍[21]，為進一步分析研究熱點繪制表3。通過LLR算法從關(guān)鍵詞中抽取聚類標簽，聚類標簽的序號與聚類大小成反比，即最大的聚類用#0 來標記，國際與國內(nèi)的研究共分別形成10個、18個主要聚類，見圖5（C和D）。Modularity Q 和Mean Silhouette 是評價聚類的兩個重要指標，Modularity Q 是評價聚類有效性的指標，Modularity Q＞0.3說明聚類有效；Mean Silhouette是提示聚類同質(zhì)性的指標，值越大說明聚類的同質(zhì)性越好，Mean Silhouette＞0.5 說明聚類合理，Mean Silhouett＞0.7 說明聚類可信[22-24]。由圖5（C 和D）可知，國際研究中，Modularity Q=0.4955、Mean Silhouette=0.773；國內(nèi)研究中，Modularity Q=0.676、Mean Silhouette=0.8145，說明該聚類成員一致性很高，聚類結(jié)果可信。聚類標簽是以相關(guān)文獻題名顯示，并部分列舉，但都代表該標簽下與之相關(guān)的研究主題方向，各聚類的平均輪廓值均＞0.7，表明各類別研究主題比較集中。

由該研究主題下的關(guān)鍵詞聚類圖譜及列表能看出，目前中醫(yī)藥治療高血壓研究熱點主要集中在以下三個方面。

（1）中醫(yī)藥治療高血壓臨床療效觀察：目前中醫(yī)藥在治療高血壓中發(fā)揮重要作用，其療效也受到越來越多醫(yī)生和患者的關(guān)注和認可。從聚類#0、#3 和#4可看出臨床多采用中藥湯劑、中藥敷貼等治療方式，如黃連溫膽湯、桃紅四物湯、化痰祛瘀法、中藥注射劑，已成為中醫(yī)藥治療高血壓的特色，臨床應用廣泛，治療效果較好。

圖5 關(guān)鍵詞知識圖譜

表2 中醫(yī)藥治療高血壓研究排名前十關(guān)鍵詞分布

（2）中醫(yī)藥治療高血壓的生物學機制：聚類#2 雖然與#1 的標簽名稱一樣，但聚類#2 是研究天麻舒心方對自發(fā)性高血壓大鼠動脈管壁形態(tài)的影響，其標簽下還包括β受體阻滯劑、ecv-304人臍靜脈內(nèi)皮細胞、高敏C反應蛋白和同型半胱氨酸，為臨床應用提供客觀依據(jù)。

表3 關(guān)鍵詞聚類情況列表

（3）數(shù)據(jù)挖掘中醫(yī)藥治療高血壓臨床用藥規(guī)律：聚類#3 顯示基于文獻挖掘的中藥輔助治療高血壓用藥規(guī)律，結(jié)合臨床文獻分析、臨床流行病學調(diào)查、網(wǎng)絡(luò)藥理學研究等分析給藥時間、用藥劑量、用藥方式的臨床效果也成為該領(lǐng)域的研究熱點。

3 討論

文獻的數(shù)量直接反映知識量的變化[25]，本次研究發(fā)現(xiàn)，國際和國內(nèi)文獻年刊發(fā)量從總體上看呈上升趨勢，表示該領(lǐng)域受到國內(nèi)外學者的關(guān)注度逐年升高，在此期間文獻發(fā)文量于某幾年會有所波動，如國內(nèi)發(fā)文量在2018 年和2020 年均明顯下降，這可能與當時的社會背景、經(jīng)濟狀況、醫(yī)療水平等有關(guān)。在國際發(fā)文量較多的國家中，中國發(fā)文量超過其他國家，居于首位，說明中國在該領(lǐng)域占國際主導地位，這也與中國的歷史文化息息相關(guān)。美國發(fā)表論文數(shù)量在國際居于第二位，說明美國醫(yī)療工作者對中醫(yī)藥治療高血壓的療效表現(xiàn)出極大的重視。中國的發(fā)文時間雖然很早，但也大都集中在近20年。

從文獻機構(gòu)和作者相關(guān)知識圖譜可以看出中國中醫(yī)科學院、北京中醫(yī)藥大學、中國醫(yī)科大學位于國際研究機構(gòu)前列，說明中國研究機構(gòu)在該領(lǐng)域具有代表性，研究較為深入，且國際研究合作化趨勢明顯。在國際上，XINGJIANG XIONG、JIE WANG、XIAOCHEN YANG 三位教授或團隊發(fā)文量位居前三，國內(nèi)發(fā)文量最高的是浙江中醫(yī)藥大學的呂圭源，其次為天津中醫(yī)藥大學的趙英強、山東省中醫(yī)院的李運倫。雖然我國很多作者在該領(lǐng)域進行了研究，但團隊之間的合作不夠密切，有合作關(guān)系的機構(gòu)大多存在附屬關(guān)系，跨機構(gòu)、跨地區(qū)間的合作較少，未形成有影響力的規(guī)模。提示研究人員在今后的研究中應加強團隊、機構(gòu)以及學科之間的合作，積極開展多中心的臨床研究。

參考文獻共被引分析可以利用知識圖譜工具通過被引的頻次來進一步判斷所在領(lǐng)域中有重大影響力的核心文獻[26]，被引次數(shù)最多的是Xiong XJ學者，共計35次，結(jié)合上述發(fā)文機構(gòu)分析可知，盡管國內(nèi)機構(gòu)在該領(lǐng)域發(fā)文量多且有一定的代表意義，但國際機構(gòu)發(fā)表文獻引用率較高，更具影響力。對被引文獻進行聚類分析，形成3 個共被引集群，其中最大的集群為肥胖引起的高血壓，第二集群為系統(tǒng)的檢查，第三集群為早期生活，這都是高血壓疾病的影響因素。用反證思維不難看出高血壓的早期預防十分有意義，“早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療”即能降低高血壓的患病率。在確診后，積極改變生活習慣，血壓也可控制在一個可觀水平。由圖4（B）可知，Chinese herbal formulas for treating hypertension in traditional Chinese medicine：perspective of modern science作為該領(lǐng)域的關(guān)鍵文獻，值得研究者仔細研讀。該文獻中，中藥方劑是一個重點研究領(lǐng)域，在整體觀念和辨證論治理念的指導下，配方要根據(jù)患者的臨床表現(xiàn)而定。

關(guān)鍵詞是論文內(nèi)容的實質(zhì)和核心提示，共現(xiàn)和聚類圖譜能夠反映中醫(yī)藥治療高血壓的熱點及前沿趨勢。在關(guān)鍵詞知識圖譜中發(fā)現(xiàn)高血壓及其同義詞如高血壓病、原發(fā)性高血壓等提到的次數(shù)最多，以中醫(yī)及其所涵蓋的中藥復方、中藥治療、中藥療法的中藥在詞頻分布中次之。國際研究中關(guān)鍵詞“大鼠”“中西醫(yī)結(jié)合”“基因表達”出現(xiàn)的次數(shù)也較多，體現(xiàn)了該領(lǐng)域研究主題的變化過程。從關(guān)鍵詞的聚類圖譜可看出，目前中醫(yī)藥治療高血壓研究方向可以概括為三方面：（1）中醫(yī)藥治療高血壓臨床療效觀察；（2）中醫(yī)藥治療高血壓的生物學機制；（3）數(shù)據(jù)挖掘中醫(yī)藥治療高血壓臨床用藥規(guī)律。由此可見，中醫(yī)藥治療高血壓涉及臨床療效觀察、生物學機制、用藥規(guī)律、配方有效成分、經(jīng)驗傳承、數(shù)據(jù)挖掘等各個方面。關(guān)鍵詞聚類圖譜中有多個聚類重疊，提示該部分聚類間聯(lián)系緊密，即對中醫(yī)藥治療高血壓的相關(guān)研究雖各有差異，但主題集中。由于高血壓具有非常復雜的病理過程，大部分學者認為中西醫(yī)結(jié)合治療可能是更好的選擇[27]。

在臨床應用過程中，建議根據(jù)高血壓的分級、癥狀的復雜程度、病人的體質(zhì)狀況、發(fā)病的年齡、患者性別等具體情況，確定使用中醫(yī)、西醫(yī)、中西醫(yī)結(jié)合等治療方法。對于癥狀嚴重且影響生活質(zhì)量的患者，建議以藥物干預為主，針灸、穴位貼敷、足浴等治療為輔；對于病情相對穩(wěn)定的患者，建議用適宜的中藥對證治療。最近，在中藥治療高血壓的作用機制研究中，方劑有了很大的進展，已經(jīng)制定了相關(guān)條例和原則。中藥復方不僅能穩(wěn)定、抑制血壓，而且對失眠、便秘、疼痛等血壓無法控制的因素也有抑制作用，從而改善臨床癥狀，提高生活質(zhì)量，逆轉(zhuǎn)高血壓相關(guān)危險因素，保護靶器官，增加長期生存機會。中醫(yī)藥在治療高血壓方面有一定的優(yōu)勢與特色，但目前基礎(chǔ)研究不夠充分，臨床應用證據(jù)仍顯薄弱，醫(yī)生難以準確把握、精準治療。對于中藥降壓作用機制的研究，應從多角度、多層面對單味中藥、復方中藥進行系統(tǒng)、多層次、多效應的系列研究。運用先進的科學技術(shù)，從體征、器官、細胞甚至分子水平研究著手，篩選出更有效的中藥復方及其有效成分。

4 結(jié)論

本文以Web of Science 核心數(shù)據(jù)庫和CNKI 數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)源，借助CiteSpace 5.7.R2軟件對納入文獻的作者、機構(gòu)、國家、共被引文獻、關(guān)鍵詞進行可視化分析，得到相應的知識圖譜，揭示了中醫(yī)藥治療高血壓的研究歷程和發(fā)展動態(tài)。知識圖譜分析表明，目前中醫(yī)藥治療高血壓領(lǐng)域正處于蓬勃發(fā)展時期，各國學者對中醫(yī)藥治療高血壓興趣濃厚，而中國在該領(lǐng)域占國際主導地位，但各機構(gòu)、團隊之間合作不夠密切。針對現(xiàn)狀，建議不同研究機構(gòu)及團體加強合作，整合資源，將中醫(yī)藥治療高血壓療效證據(jù)化，作用機制明確化。