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        基于CiteSpace的醫(yī)療不良事件報(bào)告研究熱點(diǎn)與發(fā)展前沿分析

        2023-02-08 08:02:42羅云云陳適潘慧
        中國醫(yī)療管理科學(xué) 2023年1期
        關(guān)鍵詞:分析研究

        羅云云 陳適 潘慧

        醫(yī)療不良事件是世界性公共衛(wèi)生問題[1]。醫(yī)療不良事件的主動上報(bào)對于降低不良事件發(fā)生率、提升醫(yī)療質(zhì)量及改善醫(yī)患關(guān)系意義重大[2]。近年來,隨著醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革與國家各項(xiàng)政策的推行,新技術(shù)、新材料、新藥品在應(yīng)用于臨床時(shí)可能出現(xiàn)新的不安全事件。國內(nèi)醫(yī)療不良事件領(lǐng)域發(fā)表文獻(xiàn)眾多,但質(zhì)量參差不齊,目前在醫(yī)療不良事件報(bào)告領(lǐng)域缺乏能全面客觀地總結(jié)該領(lǐng)域發(fā)展脈絡(luò)及研究動態(tài)的研究。本研究借助知識圖譜工具軟件CiteSpace,以2009年—2021年中國知網(wǎng)收錄的“醫(yī)療不良事件”文獻(xiàn)為樣本,計(jì)量分析該領(lǐng)域發(fā)表文獻(xiàn)的年代分布、研究機(jī)構(gòu)、核心作者、高被引文獻(xiàn),并進(jìn)一步完成關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析、關(guān)鍵詞突現(xiàn)檢測,繪制知識圖譜,梳理出近10余年國內(nèi)不良事件領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和發(fā)展前沿。

        1 資料與方法

        1.1 資料來源

        本研究樣本數(shù)據(jù)來源于中國知網(wǎng)期刊全文數(shù)據(jù)庫,采用高級檢索中的主題檢索,將“醫(yī)療不良事件”“醫(yī)療安全事件”“患者安全事件”“不良事件”“安全事件”和“患者不良事件”作為并列主題詞,“上報(bào)”和“報(bào)告”作為并列主題詞,進(jìn)行2項(xiàng)合并檢索,即:“醫(yī)療不良事件”or“醫(yī)療安全事件”or“患者安全事件”or“不良事件”or“安全事件”or“患者不良事件”and“上報(bào)”or“報(bào)告”。檢索年份跨度為2009年—2021年,檢索時(shí)間為2022年4月1日??紤]到2009年是頒布深化醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革政策的開端之年,政策的頒布和實(shí)施對醫(yī)療環(huán)境和管理體系產(chǎn)生較大影響,故選取從 2009 年開始的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。為保證文獻(xiàn)質(zhì)量,期刊來源類別設(shè)定為“核心期刊”“CSSCI”和“CSCD”,過濾外文文獻(xiàn),命中記錄501條,將此檢索結(jié)果進(jìn)行人工篩選,通過快速瀏覽題目、期刊、作者等信息,逐篇刪除與主題無關(guān)或無效信息的樣本,如期刊會議征稿通知、卷首語、新聞,目錄及作者信息缺乏的論文等,最終獲得有效樣本文獻(xiàn)495篇。

        1.2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與處理

        將有效樣本文獻(xiàn)下載后導(dǎo)入CiteSpace 5.8.R3進(jìn)行格式化轉(zhuǎn)換,轉(zhuǎn)化后的數(shù)據(jù)導(dǎo)入軟件運(yùn)行。CiteSpace參數(shù)設(shè)置:時(shí)間切片選擇1年,時(shí)間跨度為2009年—2021年,節(jié)點(diǎn)類型分別選擇機(jī)構(gòu)、作者和關(guān)鍵詞,年被引頻次最高閾值為50,剪切方式為Pathfinder法,獲得研究機(jī)構(gòu)、作者和關(guān)鍵詞的知識圖譜,并對突現(xiàn)關(guān)鍵詞進(jìn)行檢測。

        2 結(jié)果

        2.1 發(fā)文量分析

        經(jīng)檢索統(tǒng)計(jì),2009年—2021年中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫核心期刊、CSSCI和CSCD刊載的“醫(yī)療不良事件上報(bào)”相關(guān)文獻(xiàn)共495篇,該領(lǐng)域論文數(shù)量隨時(shí)間推移呈波動態(tài)勢,但基本呈現(xiàn)上升趨勢,其中2018年、2020年和2021年發(fā)文量均超過60篇/年,見圖1。

        圖1 2009年—2021年醫(yī)療不良事件報(bào)告領(lǐng)域發(fā)文量變化

        2.2 主要研究機(jī)構(gòu)和核心作者

        2009年—2021年醫(yī)療不良事件上報(bào)領(lǐng)域發(fā)文量最多的機(jī)構(gòu)為中國中醫(yī)科學(xué)院中醫(yī)臨床基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究所(29篇),其次為重慶醫(yī)科大學(xué)藥學(xué)院(11篇)、四川大學(xué)華西醫(yī)院臨床藥學(xué)部(10篇)和北京中醫(yī)藥大學(xué)循證醫(yī)學(xué)中心(10篇),其他排在前10位的發(fā)文機(jī)構(gòu)及發(fā)文量見表1。

        表1 發(fā)文量位于前10位的研究機(jī)構(gòu)

        發(fā)文量排名前10位的作者共計(jì)發(fā)文99篇,發(fā)文量最多的作者是中國中醫(yī)科學(xué)院中醫(yī)臨床基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究所的謝雁鳴(21篇),其次是重慶醫(yī)科大學(xué)藥學(xué)院的賈運(yùn)濤(11篇)和四川大學(xué)華西醫(yī)院臨床藥學(xué)部的吳斌(11篇),其余作者排序及發(fā)文量詳見表2。

        表2 發(fā)文量位于前10位的核心作者

        2.3 高被引文獻(xiàn)分析

        在納入的有效文獻(xiàn)樣本中,選取被引頻次最多的前10篇文獻(xiàn),見表3。高被引文獻(xiàn)主要集中在2009年—2015年間,其中2009年、2013年各發(fā)表了3篇高被引文獻(xiàn),最近的1篇高被引文獻(xiàn)發(fā)表于2015年。被引頻次最高的文獻(xiàn)是2009年由南方醫(yī)科大學(xué)珠江醫(yī)院護(hù)理部的李漓發(fā)表在《中華護(hù)理雜志》上的1篇題為《護(hù)理人員對醫(yī)院患者安全文化的評估分析》文獻(xiàn),目前已經(jīng)被引用了157次。被引頻次位居第2的文獻(xiàn)是《住院患者跌倒造成傷害的風(fēng)險(xiǎn)因素分析》,由浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第一醫(yī)院的馮志仙于2013年發(fā)表在《中華護(hù)理雜志》上,被引頻次達(dá)125次。該研究采用回顧性調(diào)查研究的方法,分析了2009年1月1日至2012年8月8日浙江省護(hù)理不良事件上報(bào)系統(tǒng)中住院患者跌倒造成傷害的風(fēng)險(xiǎn)因素。

        表3 總被引頻次位于前10位的文獻(xiàn)情況

        2.4 關(guān)鍵詞分析

        2.4.1 高頻關(guān)鍵詞分析

        關(guān)鍵詞是文獻(xiàn)核心的高度概括,高頻關(guān)鍵詞體現(xiàn)了當(dāng)前醫(yī)療體系對醫(yī)療不良事件報(bào)告領(lǐng)域共同關(guān)注的主題,代表了該領(lǐng)域研究的焦點(diǎn)主題[3]。關(guān)鍵詞共現(xiàn)統(tǒng)計(jì)后,生成醫(yī)療不良事件報(bào)告領(lǐng)域出現(xiàn)頻次排名前20位的關(guān)鍵詞,見表4。

        2.4.2 關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜

        關(guān)鍵詞共現(xiàn)統(tǒng)計(jì)后,繪制出高頻次、高中心度的關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò),見圖2。每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)關(guān)鍵詞,共有320個(gè)節(jié)點(diǎn),414個(gè)節(jié)點(diǎn)連接。節(jié)點(diǎn)的圓環(huán)越大,表示關(guān)鍵詞共現(xiàn)的頻次越大,圓環(huán)上的年輪色由內(nèi)及外呈現(xiàn)不同顏色,依次表示由遠(yuǎn)及近的出現(xiàn)年份,厚度與相應(yīng)時(shí)間區(qū)間引用次數(shù)成正比;節(jié)點(diǎn)間連線顏色對應(yīng)第一次共現(xiàn)的時(shí)間分區(qū)。不良事件、不良反應(yīng)、數(shù)據(jù)挖掘、患者安全等所示圓環(huán)較大,表明關(guān)鍵詞頻次較高,與表4的關(guān)鍵詞頻次統(tǒng)計(jì)結(jié)果一致。

        表4 醫(yī)療不良事件報(bào)告領(lǐng)域出現(xiàn)頻次排名前20位的關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)

        2.4.3 突現(xiàn)關(guān)鍵詞

        突現(xiàn)詞指較短時(shí)間內(nèi)使用頻次較高的關(guān)鍵詞,可預(yù)測該領(lǐng)域研究的發(fā)展趨勢[4]。關(guān)鍵詞突現(xiàn)分析結(jié)果見圖3。圖3顯示了2009年—2021年醫(yī)療不良事件報(bào)告領(lǐng)域的突現(xiàn)詞、突現(xiàn)強(qiáng)度、突現(xiàn)開始年份和結(jié)束年份,共獲得10個(gè)突現(xiàn)關(guān)鍵詞。突現(xiàn)詞強(qiáng)度越大,說明越受關(guān)注,為研究前沿。從突現(xiàn)圖可以看出,前5年對病人安全、主動報(bào)告、醫(yī)療風(fēng)險(xiǎn)等方面研究較為關(guān)注,而近5年,數(shù)據(jù)挖掘、信號檢測等成為新的研究關(guān)注點(diǎn)。

        圖3 醫(yī)療不良事件報(bào)告領(lǐng)域研究突現(xiàn)關(guān)鍵詞

        3 討論

        3.1 醫(yī)療不良事件報(bào)告領(lǐng)域發(fā)文分析

        發(fā)文量是科學(xué)界對某一領(lǐng)域關(guān)注程度的總體表征,可一定程度上反映該領(lǐng)域的發(fā)展速度和發(fā)展歷程[5]。我國在近10年醫(yī)療不良事件報(bào)告領(lǐng)域論文發(fā)表數(shù)量總體呈波動上升趨勢,分析原因可能是隨著我國互聯(lián)網(wǎng)和人工智能領(lǐng)域的快速發(fā)展,數(shù)字化辦公系統(tǒng)運(yùn)行帶來了方便快捷,促進(jìn)了醫(yī)療不良事件上報(bào)領(lǐng)域的體系化、智能化發(fā)展。另外,近4年中有3年發(fā)表文獻(xiàn)數(shù)量均處于60篇/年的水平之上,可預(yù)測在未來一段時(shí)間內(nèi),醫(yī)療不良事件報(bào)告領(lǐng)域仍將是研究者關(guān)注的熱點(diǎn)。國內(nèi)醫(yī)療不良事件領(lǐng)域發(fā)文研究機(jī)構(gòu)分析顯示,發(fā)文量最多的機(jī)構(gòu)是中國中醫(yī)科學(xué)院中醫(yī)臨床基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究所(29篇),其余大部分也集中在國內(nèi)各大醫(yī)療機(jī)構(gòu),分析原因可能與醫(yī)療不良事件報(bào)告被列為醫(yī)院績效考評條件之一有關(guān)。作者發(fā)文量及期刊被引頻次往往能反映其在相應(yīng)科研領(lǐng)域的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)與影響力[6]。通過對納入文獻(xiàn)的被引分析發(fā)現(xiàn)“患者安全文化”是被引頻次最高的文獻(xiàn)關(guān)注點(diǎn),表明其研究內(nèi)容或核心觀點(diǎn)在學(xué)界產(chǎn)生了較高的影響力與價(jià)值認(rèn)可度。通過對核心作者分析發(fā)現(xiàn),各作者之間缺乏緊密合作,建議今后加強(qiáng)核心作者群多中心、多區(qū)域的學(xué)術(shù)研究交流合作,加強(qiáng)研究深度,為研究隊(duì)伍的不斷壯大和該領(lǐng)域的可持續(xù)發(fā)展作出貢獻(xiàn)。

        3.2 醫(yī)療不良事件報(bào)告領(lǐng)域研究熱點(diǎn)分析

        通過高頻關(guān)鍵詞分析和關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜分析,發(fā)現(xiàn)醫(yī)療不良事件報(bào)告領(lǐng)域的高頻關(guān)鍵詞有不良事件、不良反應(yīng)、數(shù)據(jù)挖掘、信號檢測等。在醫(yī)療環(huán)境體系中,不適當(dāng)?shù)脑\療和管理行為對患者引起的傷害、病情惡化、殘疾、住院時(shí)間延長或死亡等未預(yù)期事件,都稱為醫(yī)療不良事件,據(jù)報(bào)道,全球每年因不良事件死亡人數(shù)近4 300萬人[7]。而不良事件包含不良反應(yīng),全球每年因藥物不良反應(yīng)導(dǎo)致的傷殘或死亡患者達(dá)770 000例,不僅對患者造成沉重的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān),也對醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)造成巨大的資源消耗[8]。另外,近年來隨著人工智能的發(fā)展,大數(shù)據(jù)與醫(yī)療結(jié)合時(shí)代的到來,醫(yī)療大數(shù)據(jù)也廣泛應(yīng)用于醫(yī)院不良事件管理,不良事件發(fā)生前的風(fēng)險(xiǎn)、發(fā)展過程及發(fā)生后的痕跡均可通過醫(yī)療大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析[9],未來應(yīng)繼續(xù)發(fā)揮大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)信號的優(yōu)勢,為獲取各種未知信號提供可能,為早期精準(zhǔn)識別不良事件信號及信號之間的關(guān)聯(lián)提供有效的方法和依據(jù)。另外,該領(lǐng)域的高頻關(guān)鍵詞還包括患者安全、護(hù)理管理,安全管理等。隨著“以患者為中心”理念的不斷深化,以及對患者安全管理架構(gòu)及評價(jià)指標(biāo)研究的不斷深入,患者安全越來越受到關(guān)注。此外,護(hù)理管理也是患者安全的重要組成部分,有研究團(tuán)隊(duì)開展患者參與患者安全標(biāo)準(zhǔn)化管理相關(guān)的臨床實(shí)施研究,總結(jié)出推進(jìn)“護(hù)士主導(dǎo)”的患者參與患者安全中“照護(hù)性參與”[10]。

        3.3 醫(yī)療不良事件報(bào)告領(lǐng)域研究前沿分析

        結(jié)合關(guān)鍵詞突現(xiàn)分析檢測結(jié)果,發(fā)現(xiàn)醫(yī)療不良事件報(bào)告領(lǐng)域研究重點(diǎn)從前5年的患者安全、主動報(bào)告、合理用藥、醫(yī)療風(fēng)險(xiǎn)等方面過渡到近5年的數(shù)據(jù)挖掘、信號檢測等新的研究關(guān)注點(diǎn)。隨著國家大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略的貫徹落實(shí)以及我國大數(shù)據(jù)與科技傳播應(yīng)用的發(fā)展促進(jìn),大數(shù)據(jù)與醫(yī)療領(lǐng)域廣泛結(jié)合并不斷深入,所以基于大數(shù)據(jù)分析的醫(yī)療不良事件報(bào)告管理是本領(lǐng)域的研究前沿。數(shù)據(jù)挖掘是發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)模式的計(jì)算過程,醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析具有跟蹤追溯、提升臨床決策、預(yù)測分析、資源整合等功能[9],未來應(yīng)該充分利用數(shù)據(jù)挖掘、信號檢測等大數(shù)據(jù)技術(shù),從而早期精準(zhǔn)預(yù)測醫(yī)療不良事件的發(fā)生,服務(wù)于醫(yī)療安全管理。

        3.4 研究局限

        本研究存在以下局限性:一是研究只納入了中國知網(wǎng)的有效樣本文獻(xiàn)數(shù)據(jù),未涵蓋其他中文數(shù)據(jù)庫的文獻(xiàn)數(shù)據(jù);二是由于中國知網(wǎng)無法導(dǎo)出文獻(xiàn)樣本的引用文獻(xiàn)等信息,所以未能利用CiteSpace對樣本文獻(xiàn)進(jìn)行共引圖譜分析,因此,可能缺乏對該領(lǐng)域研究基礎(chǔ)的展示;三是研究未納入英文文獻(xiàn),無法獲悉國外該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀。未來醫(yī)療不良事件報(bào)告領(lǐng)域的研究可進(jìn)一步關(guān)注國內(nèi)外該領(lǐng)域的對比分析,以便全面把握該領(lǐng)域研究發(fā)展?fàn)顩r,促進(jìn)醫(yī)療管理;深入探索該領(lǐng)域與大數(shù)據(jù)等人工智能科技如何緊密結(jié)合,讓數(shù)字科技更便捷、更智能地服務(wù)于醫(yī)療健康領(lǐng)域。

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