屈清慧,張馨洋,黃崇亞,孟 歌,魯云舒,常 捷

1.西安交通大學醫(yī)學部藥學院《西北藥學雜志》編輯部,西安 710061; 2.中航工業(yè)西安飛行自動控制研究所,西安 710065;3.西安交通大學期刊中心,西安 710061; 4.復旦大學化學系手性分子催化與合成工程中心,上海 200433; 5.西安交通大學醫(yī)學部藥學院藥事管理與臨床藥學系,西安 710061

新型冠狀病毒肺炎(corona virus disease 19, COVID-19)是由一種新型冠狀病毒(后被命名為severe acute respiratory syndrome coronavirus-2,SARS-CoV-2[1])引起的,關(guān)于COVID-19已有大量論文發(fā)表。COVID-19的臨床特征、藥物臨床試驗、病毒侵襲機制、流行病學、傳播等已被許多研究者報道。Chaolin Huang等[2-4]報道了COVID-19患者的臨床特征。Fei Zhou等[5]研究了成人COVID-19住院患者死亡率的危險因素和臨床過程。Nanshan Chen等[6]研究了COVID-19的流行病學和臨床特征。Peng Zhou等[7]研究了可能起源于蝙蝠的COVID-19。Qun Li[8]報道了COVID-19的早期傳播動力學。Zunyou Wu等[9]研究了COVID-19在中國暴發(fā)的特征和重要教訓。Roujian Lu等[10]報道了2019新型冠狀病毒(2019-nCoV)的基因組和流行病學特征。Jasper Fuk-Woo Chan等[11]對家庭聚集所致的COVID-19進行了研究,并發(fā)現(xiàn)人與人之間的傳播。Zhe Xu等[12]進行了COVID-19的病理學研究。Bin Cao等[13]對COVID-19進行了洛匹那韋-利托那韋的臨床試驗。對這些關(guān)于COVID-19的研究文章進行文獻計量研究具有重要意義。

文獻計量學是采用數(shù)學、統(tǒng)計學等方法,研究文獻情報的分布結(jié)構(gòu)、數(shù)量關(guān)系、變化規(guī)律和定量管理,進而探討科學技術(shù)某些結(jié)構(gòu)、特征和規(guī)律的學科[14]。文獻計量學的方法主要有引文分析法、信息可視化法、數(shù)據(jù)挖掘法等。

文獻計量學的方法已經(jīng)用于兒科[15]、早期COVID-19[16]、化膿性汗腺炎[17]、股骨髖臼撞擊及盂唇撕裂[18]、半月板[19]、前交叉韌帶[20]、婦產(chǎn)科[21]、外周動脈疾病[22]、多發(fā)性硬化癥[23]、藥學期刊[24]、中藥學期刊[25]等主題研究。

關(guān)于COVID-19的文獻計量研究已有報道。Gregorio-Chaviano Orlando等[26]報道了拉丁美洲關(guān)于COVID-19研究的主要趨勢。Bin Ji等[27]報道了關(guān)于COVID-19與水科學技術(shù)論文的文獻計量研究。Mohamed Usman等[28]對COVID-19與環(huán)境的新興研究趨勢進行了文獻計量研究。這些論文從某一個側(cè)面進行了關(guān)于COVID-19的文獻計量研究。隨著時間的推移,文獻被引用的累積效果得到了體現(xiàn)。

Web of Science (WoS)是世界領(lǐng)先的引文數(shù)據(jù)庫之一。本文以WoS數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)來源,統(tǒng)計分析關(guān)于COVID-19主題的相關(guān)文獻,探討COVID-19的研究現(xiàn)狀,重點分析前100篇關(guān)于COVID-19的高影響力文獻。

1 數(shù)據(jù)來源與方法

數(shù)據(jù)于2021年4月20日從WoS數(shù)據(jù)庫采集[29]。在WoS中,以COVID-19為檢索主題,時間限定為2019年至2021年,按論文被引次數(shù)降序排列,將關(guān)于COVID-19的前100篇論文作為研究對象。將論文題目、國家/地區(qū)、機構(gòu)、期刊、發(fā)表時間、被引頻次及相關(guān)信息導入Excel或VOSviewer軟件進行分析。所有數(shù)據(jù)均使用文獻計量學或可視化方法進行分析。

2 結(jié)果

2.1 COVID-19研究論文的基本情況

結(jié)果共檢索到152 769篇論文。2019至2021年分別為50、107 442、45 277篇。在該領(lǐng)域中,有3 764篇高被引論文、860篇熱點論文、122 333篇開放獲取論文。前100篇論文均發(fā)表于2020年。

2.2 前100篇高被引論文的作者和合著情況

統(tǒng)計了前100篇高被引論文的作者數(shù)量。結(jié)果顯示,100(100.00%)篇論文均為合著,共有作者1 774人,平均每篇論文17.74人(范圍為2至65人),10篇論文為團體作者。1篇多達65位作者的論文是一項關(guān)于洛匹那韋-利托那韋(Lopinavir-Ritonavir)的臨床試驗報道,該試驗在199名患有嚴重COVID-19的住院成人中進行[13]。

另一篇也多達65位作者的論文是由中國疾病預(yù)防控制中心新型冠狀病毒肺炎應(yīng)急響應(yīng)機制流行病學組完成的,該論文對中國內(nèi)地報告的72 314例COVID-19患者進行了流行病學特征和發(fā)病流行曲線描述[30]。

用VOSviewer軟件對作者進行了分析。Roujian Lu、Jianping Zhao、Ting Yu、Bin Cao等是活躍的作者。作者之間有廣泛的合作,他們是研究合作網(wǎng)絡(luò)的核心節(jié)點。作者的協(xié)作網(wǎng)絡(luò)見圖1。

2.3 前100篇高被引論文的國家/地區(qū)分布

統(tǒng)計了前100篇高被引論文的國家/地區(qū)分布情況。結(jié)果見表1。用VOSviewer軟件對國家/地區(qū)進行了分析,各國的合作網(wǎng)絡(luò)見圖2。

志愿者服務(wù)活動是一項群體性活動，在開展活動的過程中，為了方便志愿者隊伍的管理，參與者個人不得太過于彰顯自己的個性，個人活動必須服從集體利益。這就要求參與者必須學會自我約束和自我管理。

表1 發(fā)表COVID-19前100篇高被引論文的國家/地區(qū)及相關(guān)信息

注:節(jié)點表示國家/地區(qū),其大小與其發(fā)表論文的數(shù)量有關(guān)。2個節(jié)點之間的鏈接表明它們之間存在合作關(guān)系。

2.4 前100篇高被引論文的機構(gòu)分布

統(tǒng)計了前100篇高被引論文的機構(gòu)數(shù)量和類型。以第一作者發(fā)表論文2篇及2篇以上的機構(gòu)見表2。用VOSviewer軟件對機構(gòu)進行了分析,機構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)見圖3。

表2 發(fā)表COVID-19前100篇高被引論文2篇及2篇以上的機構(gòu)及相關(guān)信息

注:節(jié)點表示機構(gòu),其大小與發(fā)表論文數(shù)量有關(guān)。2個節(jié)點之間的鏈接表示它們之間存在合作關(guān)系。

2.5 前100篇高被引論文的期刊分布和Web of Science 類別

分析了前100篇高被引論文的Web of Science類別和期刊分布。見表3和表4。

表3 發(fā)表COVID-19前100篇高被引論文的期刊在Web of Science中的類別及相關(guān)信息

表4 發(fā)表2篇及2篇以上前100篇COVID-19論文的期刊及相關(guān)信息

2.6 關(guān)鍵詞分布

用VOSviewer軟件對關(guān)鍵詞進行了分析,關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)見圖4(關(guān)鍵詞是由VOSviewer軟件提取的)。

2.7 前100篇高被引論文的基金資助情況

分析了前100篇高被引論文的基金資助情況。基金資助論文數(shù)為61篇,占61.00%,209項基金共資助61項研究。中國國家科技重大專項重大新藥研發(fā)專項和其他國家級項目的數(shù)量為43項,占20.57%,中國國家自然科學基金資助的數(shù)量為36項,占17.22%。

2.8 被引頻次≥2 500的論文

對被引頻次≥2 500的17篇論文[2-12, 31-36]進行了統(tǒng)計,結(jié)果見表5。

表5 被引頻次≥2 500的論文及相關(guān)信息

2.9 論文的類型和主題

分析了前100篇高被引論文的論文類型和主題。見表6。

表6 COVID-19前100篇高被引論文的類型和主題

3 分析與討論

本研究對WoS數(shù)據(jù)庫前100篇高被引COVID-19主題文章進行了文獻計量分析,更新了之前發(fā)表的COVID-19主題文獻計量研究的結(jié)果,并用VOSviewer軟件對100篇高被引論文的作者合作關(guān)系、作者所在國家合作關(guān)系、作者機構(gòu)合作關(guān)系、關(guān)鍵詞共現(xiàn)進行可視化分析;對出版期刊、發(fā)表類別、研究學術(shù)主題、關(guān)鍵詞、WoS類別等信息也進行了量化。旨在為研究者和學術(shù)期刊編輯提供COVID-19的研究熱點和趨勢信息。

3.1 國家貢獻和機構(gòu)合作

在本研究所分析的100篇高被引論文中,來自中國的文章數(shù)量最多(n=60)、總被引次數(shù)(n=133 177)和篇均被引次數(shù)均最高(n=2 219.62)。結(jié)果表明,中國學者在抗擊COVID-19的研究領(lǐng)域中非?；钴S,不僅貢獻了最多的高被引論文,也與包括美國、英國、德國、荷蘭、澳大利亞、意大利、瑞士等國的科研機構(gòu)及學者緊密合作。很多早期的臨床、流行病學、病因?qū)W和基因組學研究是基于COVID-19疫情中心區(qū)域最早期患者的信息迅速完成的。

這些研究多數(shù)于2020年2月發(fā)表,為全世界預(yù)防、控制和治療這種未知的新興傳染病提供了重要信息。而資助情況分析顯示,100篇高被引論文的科研項目中,中國政府資助的項目共有79個,占所有資助項目的37.80%。這表明,中國政府高度重視對COVID-19的研究,并給予了大力財政支持,為全球抗擊COVID-19做出了巨大貢獻。除中國以外,美國、英國、德國、意大利、加拿大、荷蘭對關(guān)于COVID-19的高被引論文研究貢獻較大。

分析結(jié)果顯示,每篇論文的平均作者機構(gòu)數(shù)量為6.31(范圍為1至47),由此可見,在高水平的COVID-19研究中,研究機構(gòu)之間的合作已變得普遍和必要。關(guān)于第一作者的機構(gòu)類型,大學和大學附屬醫(yī)院占68%(68篇);其次是科研院所(16篇);再次為醫(yī)院(9篇)和疾病控制與預(yù)防中心(7篇)。大學、大學附屬醫(yī)院、科研院所和疾病控制與預(yù)防機構(gòu)之間的合作更為頻繁;然而,在COVID-19 前100篇高被引論文中,企業(yè)與大學之間的合作并不多見。

3.2 研究熱點、趨勢和對未來的影響

在COVID-19疫情早期開展的COVID-19文獻計量研究發(fā)現(xiàn),大多數(shù)高被引論文為針對COVID-19的臨床、病毒學、流行病學和病理特征的描述性研究,而缺乏關(guān)于COVID-19疫苗接種或抗病毒療法的研究。

而本研究結(jié)果顯示,COVID-19的臨床特征、病毒入侵機制、流行病學特征仍然是前100篇高被引論文的主要研究主題。同時研究發(fā)現(xiàn),關(guān)于藥物和藥物臨床試驗方面研究的被引用次數(shù)不斷增加,占前100篇高被引論文數(shù)量的12.00%。共有5篇論文(4篇研究文章和1篇綜述)研究了與COVID-19相關(guān)的醫(yī)生、護士和患者的心理健康,占前100篇高被引論文數(shù)量的5.00%。2篇關(guān)于慢性病患者COVID-19感染與發(fā)病風險的研究簡報也獲得了大量引用,進入前100篇高被引論文。上述研究結(jié)果反映了當未知的新發(fā)傳染病造成全球大流行時,人類科研熱點的動態(tài)變化和趨勢。面對COVID-19帶來的不確定性,疫苗接種的有效性、病毒突變和疫情對經(jīng)濟的影響等問題,仍亟待深入研究。

值得注意的是,前100篇高被引論文中包含2篇臨床指南:一是由中國臨床專家團隊組織編寫的關(guān)于COVID-19的診斷和治療指南[37];二是由來自多個國家的專家組成的國際團隊編寫的COVID-19成人危重患者管理指南[38]。

我們還觀察到高影響力學術(shù)期刊在傳播COVID-19科學知識方面的重要作用。在前100篇高被引論文中,16篇發(fā)表于NewEnglandJournalofMedicine,其次是Lancet系列期刊(13篇)和JAMA-JournaloftheAmericanMedicalAssociation(9篇)。發(fā)表于Lancet的高被引論文獲得了最高的引用次數(shù)(45 867次),篇均被引用次數(shù)也最高(3 528.23次)。這些在頂級期刊發(fā)表的前100篇高被引論文代表著頂級期刊在COVID-19相關(guān)研究領(lǐng)域的重要影響。研究人員可以通過追蹤學習這些期刊的最新發(fā)表論文,了解COVID-19研究領(lǐng)域的前沿進展和發(fā)展方向。包括上述期刊在內(nèi)的大多數(shù)頂級期刊,在疫情期間都對COVID-19主題的研究論文采取了開放獲取政策,這有助于快速傳播有關(guān)COVID-19的新知識。在表5中列出的所有在2020年2月至4月發(fā)表的引用率最高的研究論文都可以開放獲取。這些早期研究論文使人類對這種新型病毒有了基本認識。

3.3 從編輯角度的建議

在數(shù)據(jù)收集和整理過程中,我們也發(fā)現(xiàn)了前100篇高被引論文作為出版物的某些不足,我們希望從科學期刊編輯者的角度謹慎地提出相應(yīng)的建議。

第一,只有發(fā)表于15種期刊的18篇文章列出了關(guān)鍵詞,其余發(fā)表于33種期刊的82篇文章均未列出關(guān)鍵詞。在信息計量學中,關(guān)鍵詞有助于揭示和表達文稿的核心內(nèi)容[39]。 一般來說,3至8個關(guān)鍵詞基本上可以界定論文的核心概念和范圍[40]。建議期刊編輯在稿件提交和修改過程中,應(yīng)向作者強調(diào)標注關(guān)鍵詞的重要性,并對關(guān)鍵詞的質(zhì)量進行審查。第二,在2篇作者較多的論文中,作者的姓名格式并不統(tǒng)一,有些使用全名,有些則使用首字母縮寫。第三,在2篇被引用最多的論文中,同一機構(gòu)的名稱并不統(tǒng)一。建議期刊編輯和作者都要仔細校對。

4 小結(jié)

本研究對前100篇高被引COVID-19論文進行了綜合性文獻計量分析。研究結(jié)果將有助于研究人員和學術(shù)出版機構(gòu)更好地了解COVID-19研究領(lǐng)域的重點和趨勢。來自中國的文章,特別是在武漢進行的關(guān)于臨床和流行病學特征的早期研究被大量引用,并很好地形成了對COVID-19的基本認識。COVID-19藥物治療、對心理健康的影響及與慢性病共病已成為新的重要研究熱點,疫苗接種的有效性、病毒突變和對經(jīng)濟的影響仍有待研究。