王 軍，丁雪純，周勁勇

（1.安慶醫(yī)藥高等專科學校，安徽 安慶 246052；2.安徽醫(yī)科大學第四附屬醫(yī)院，安徽 合肥 230002）

標準化病人（standardized patients，SP），指經(jīng)過訓練，可重復模擬特定臨床情景下的患者的健康人[1]。在醫(yī)學教學活動中，SP 既是“被問詢”“被檢查”的對象，又是評估和指導學生學習的“老師”。國內(nèi)關(guān)于SP 的研究時間約有30 年，相關(guān)研究文獻數(shù)量較多，但很少從文獻特征的可視化分析角度出發(fā)進行研究。CiteSpace 主要采用共引分析理論、尋徑網(wǎng)絡(luò)算法等對某一領(lǐng)域的文獻進行多元計量分析，繪制可視化科學知識網(wǎng)絡(luò)圖譜，直觀展現(xiàn)該領(lǐng)域研究的整體情況，是客觀解讀某一學科領(lǐng)域研究中關(guān)鍵演化路徑、潛在發(fā)展機制、重要知識熱點和未來發(fā)展趨勢的有效工具[2]。本研究通過分析國內(nèi)SP 研究現(xiàn)狀、熱點及趨勢，可為后續(xù)研究提供參考。

1 研究過程

1.1 研究資料

以“標準化病人”為主題詞在中國知網(wǎng)、維普及萬方數(shù)據(jù)庫進行高級檢索，類型為“期刊文獻”，檢索時間為建庫至2022 年3 月30 日，累計檢出6 220 篇文獻，以NoteExpress 格式導出題錄，此為本研究資料和數(shù)據(jù)來源。

1.2 研究工具及方法

利用NoteExpress v 3.6 文獻管理軟件導入題錄，通過查重和人工閱讀剔除無關(guān)文獻、重復文獻，得到2 899 篇文獻，由軟件自帶數(shù)據(jù)統(tǒng)計功能導出高頻詞匯，編制Excel 表格；以Ref-Works-CiteSpace 2021 格式導出題錄，并導入CiteSpace 5.8 R3軟件，按“作者”“機構(gòu)”“關(guān)鍵詞”的節(jié)點類型（Node Type）分別繪制相關(guān)可視化網(wǎng)絡(luò)圖譜；綜合各類圖表數(shù)據(jù)分析討論。CiteSpace 參數(shù)設(shè)置：時間分區(qū)（Time Slicing）1993—2022 年，時間切片（Year Per Slice）選擇1 年；閾值（Threshold）為TOP 50，剪切方式無（Pruning），余取默認值。

2 研究結(jié)果及分析

2.1 年發(fā)文量

利用NoteExpress 軟件統(tǒng)計文獻年份，導出繪制Excel 表格，如圖1 所示，自1993 年開始，國內(nèi)SP 研究發(fā)文量緩慢增長，2000 年后經(jīng)歷2007—2012 年、2013—2019 年兩個快速增長階段，2019 年發(fā)文量最多，達到324 篇。

圖1 SP 研究的年發(fā)文量及占比Figure 1 Annual publication volume and proportion of SP research

2.2 發(fā)文作者與機構(gòu)

文獻計量學研究顯示，某一領(lǐng)域的研究成果主要來源于核心作者的貢獻，并引領(lǐng)著該領(lǐng)域研究的熱點、發(fā)展趨勢[3]。根據(jù)普賴斯定律[4]的核心作者公式（Mp 為核心作者最低發(fā)文量，Npmax為統(tǒng)計時間內(nèi)所有作者中最高發(fā)文量）計算，Mp≈5，即5 篇及以上發(fā)文量的作者為核心作者，2 899 篇文獻中核心作者58 人，共發(fā)文404 篇，占納入文獻的13.94%，其中王志農(nóng)發(fā)文最多，達33 篇。

對節(jié)點類型“Author”進行可視化操作，取“Threshold”為5，如圖2 所示，圖中圓點代表作者，連線表示作者間的合作情況，顏色越淺表示初次發(fā)文時間越早，字體和圓點直徑大小均與作者發(fā)文量呈正相關(guān)關(guān)系。圖中節(jié)點數(shù)量（N）為939，連線（E）為1390，分布密度（Density）為0.003 2，國內(nèi)SP 研究者呈區(qū)域小團體分布，王志農(nóng)、萬學紅、潘慧、楊萍團隊較為突出，但作者間聯(lián)系較松散，未形成跨區(qū)域合作研究群。

圖2 SP 研究作者共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜Figure 2 SP research authors' co-occurrence network graph

運行“Burstness”進行突現(xiàn)探測，其反映的是研究周期內(nèi)作者發(fā)文量的短期較大變化情況及發(fā)生區(qū)間。如圖3 所示，共有16 位作者突現(xiàn)明顯，研究最早且持續(xù)時間較長的作者是張龍祿和楊耀防；突現(xiàn)強度最高的作者是王志農(nóng)；近年國內(nèi)SP 研究以潘慧、楊萍最為活躍。

圖3 SP 研究作者突現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜Figure 3 SP research authors' emergence network graph

以節(jié)點類型“Institution”進行可視化操作，導出發(fā)文量前10 位的機構(gòu)信息，所有機構(gòu)均統(tǒng)一使用現(xiàn)用名稱（見表1）；繼續(xù)運行“Burstness”進行機構(gòu)突現(xiàn)探測（見圖4）。國內(nèi)最早進行SP 研究的機構(gòu)為四川大學華西醫(yī)學中心、浙江大學醫(yī)學院、九江學院醫(yī)學部，其中四川大學華西醫(yī)學中心持續(xù)時間最長，為11 年，發(fā)文最多，為34 篇；2004—2011 年，中國醫(yī)科大學、復旦大學上海醫(yī)學院、第二軍醫(yī)大學附屬長海醫(yī)院、中南大學湘雅二醫(yī)院等9 所機構(gòu)較為活躍，其中第二軍醫(yī)大學附屬長海醫(yī)院突變強度最高。

表1 SP 研究發(fā)文量前10 位的機構(gòu)Table 1 Top 10 institutions in SP research publications

圖4 SP 研究機構(gòu)突現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜Figure 4 Emergence network graph of SP research institution

2.3 關(guān)鍵詞分析

2.3.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)和突現(xiàn)分析 為便于分析，將相似關(guān)鍵詞進行合并：（1）SP、標準化患者合并為標準化病人；（2）OSCE（objective structured clinical examination）考試、客觀結(jié)構(gòu)化考試、客觀結(jié)構(gòu)化臨床考核合并為OSCE；（3）PBL（project-based learning）教學法、以問題為基礎(chǔ)教學法、以問題為中心教學法合并為PBL；（4）CBL（case-based learning）教學法、以案例為中心教學法、案例導入法、案例分析法、以案例為基礎(chǔ)教學法合并為CBL；（5）臨床能力、實踐能力合并為臨床技能；（6）醫(yī)患交流、溝通技巧、溝通能力合并為醫(yī)患溝通。

以節(jié)點類型“Keywords”進行可視化操作，得到關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜（見圖5），圓點代表關(guān)鍵詞，連線表示關(guān)鍵詞間的聯(lián)系，圓圈代表數(shù)量較多的關(guān)鍵詞，圈層顏色越深表示關(guān)鍵詞首現(xiàn)時間越晚，字體大小、圈層的厚度均與關(guān)鍵詞頻次呈正比。根據(jù)Donohue 提出的界定文獻中高低詞頻計算公式[5]：（其中T 為高頻詞出現(xiàn)的最低次數(shù)，I 為關(guān)鍵詞總數(shù)量，本研究中I 共693個），本研究中T≈37，即出現(xiàn)37 次以上的為高頻關(guān)鍵詞，共26個。除高頻關(guān)鍵詞以外，中介中心性（Centrality）也是反映研究熱點的重要量化指標，通常認為＞0.1 的節(jié)點為該領(lǐng)域內(nèi)處于核心地位并起到控制作用的節(jié)點[6]，圈層最外圍呈紫色。運行“Compute Node Centrality”進行計算，導出后分別按頻次和中心性降序排列，前20 位如表2 所示；繼續(xù)運行“Burstness”得到關(guān)鍵詞突現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜（見圖6）。

表2 SP 研究前20 位關(guān)鍵詞排序Table 2 Ranking of top 20 keywords in SP research

圖5 SP 研究關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜Figure 5 Co-occurrence network graph of SP research keyword

圖6 SP 研究關(guān)鍵詞突現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜Figure 6 Emergence network graph of SP research keyword

臨床教學、護理、OSCE、臨床技能、診斷學、教學改革等是國內(nèi)SP 研究領(lǐng)域的熱點內(nèi)容，且出現(xiàn)時間較早；此后研究則主要集中在OSCE、CBL、高職、應(yīng)用、翻轉(zhuǎn)課堂、護理、滿意度、教學質(zhì)量等方面，且一直持續(xù)至今，CBL 突現(xiàn)強度最高。

2.3.2 關(guān)鍵詞聚類和時間線圖 基于結(jié)構(gòu)洞原理，CiteSpace 軟件可對研究內(nèi)容進行相似程度的計量并分類，有高度相似性的內(nèi)容歸為一類，稱為“聚類（Cluster）”[6]。評價其聚類效果的指標包括：聚類模塊值（Modularity，Q），一般認為Q＞0.3 表示聚類模塊的結(jié)構(gòu)顯著；聚類平均輪廓值（Silhouette，S），一般認為S＞0.5的聚類是合理的，S＞0.7 的聚類是高信度的[7]。

以對數(shù)似然率算法運行“Cluster”，得到62 個聚類模塊，其中前10 位依次是：臨床技能、CBL、OSCE、護理、臨床教學、培訓、診斷學、技能考核、醫(yī)患溝通、住院醫(yī)師（見圖7），Q=0.377 4，S=0.695 6，此聚類是合理的。運行“Cluster Explorer”導出聚類信息，按各聚類中文獻數(shù)量降序排列（見表3）。運行“Layout”“Timeline view”繪制關(guān)鍵詞時間線圖譜（見圖8），每個聚類及其包含的重點關(guān)鍵詞按出現(xiàn)時間的順序依次排列在相應(yīng)的橫向線條上，曲線表示關(guān)鍵詞研究的起止時間節(jié)點。#0、#6 聚類時間跨度為1993—2020 年，其主要圍繞臨床技能、教學改革進行研究，重要成果出現(xiàn)較早；#1、#2、#3 聚類出現(xiàn)稍晚，重要成果在2000年左右出現(xiàn)，主要關(guān)注SP 與其他教學方法的聯(lián)合應(yīng)用；4#時間跨度為1993—2022 年，其與#3 代表的“護理”、#5 代表的“培訓”研究一直持續(xù)至今，表示國內(nèi)SP 研究的前沿；#5 時間跨度為1994—2022 年，2007 年開始關(guān)注SP 規(guī)范化培訓的重要性；#7、#8、#9 聚類出現(xiàn)最晚，尚未有影響力的研究成果。

表3 SP 研究關(guān)鍵詞聚類標簽信息Table 3 Clustering label information of SP research keyword

圖7 SP 研究關(guān)鍵詞聚類網(wǎng)絡(luò)圖譜Figure 7 Clustering network graph of SP research keyword

圖8 SP 研究關(guān)鍵詞時間線圖譜Figure 8 Timeline graph of SP research keyword

3 討論

3.1 三校聯(lián)盟開啟國內(nèi)SP 研究先河

1992 年，受紐約中華醫(yī)學基金會資助，華西醫(yī)科大學（四川大學華西醫(yī)學中心）、浙江醫(yī)科大學（浙江大學醫(yī)學院）、九江醫(yī)學專科學校（九江學院醫(yī)學部）共同參與了臨床技能教學與評估項目[8]，正式開啟了我國SP 研究。三校合作編制了SP 教材及制訂了授課計劃，組織SP 遴選和培訓，培養(yǎng)了國內(nèi)第一批SP，共39 人，并將SP 應(yīng)用于臨床醫(yī)學專業(yè)診斷學課程教學中，尤其是病史問診、體格檢查等實訓環(huán)節(jié)，通過與傳統(tǒng)教學的橫向比較，分析了SP 教學對激發(fā)學生學習興趣、提高實訓教學效果的作用。此后，全國多所醫(yī)學院校加入SP 研究行列，先后在婦產(chǎn)科學[9]、兒科學[10]等學科和臨床綜合技能考核[11]中進行了嘗試，取得了良好的效果。

3.2 規(guī)范化培訓、多種教學方法聯(lián)合應(yīng)用是近年國內(nèi)SP 研究熱點

2000 年以后，國內(nèi)OSCE 研究興起，SP 與OSCE 聯(lián)合應(yīng)用雛形初現(xiàn)[12]。2008 年，復旦大學上海醫(yī)學院[13]以O(shè)SCE 項目為依托，采用“考生固定”“SP 輪轉(zhuǎn)”的方式模擬門診工作流程，將SP與OSCE 進行了結(jié)合[14]。此后，SP 規(guī)范化培訓和有效管理逐漸成為研究熱點[15]，國內(nèi)SP 研究發(fā)文量迎來第一次快速增長，除臨床醫(yī)學外，護理學[16]、中醫(yī)學[17-18]、藥學[19]、神經(jīng)病學[20]等學科的技能培訓和考核也開始應(yīng)用SP 教學，此階段為國內(nèi)SP 研究發(fā)展階段。2016 年，中國標準化病人（SP）實踐教學指導委員會成立；2017 年，《標準化病人培訓實用教程》正式出版發(fā)行[21]，國內(nèi)SP 研究邁入規(guī)范化、系統(tǒng)化、標準化發(fā)展階段，發(fā)文量迎來第二次快速增長，2019 年，相關(guān)文獻發(fā)表數(shù)量達歷史最高值，此階段為國內(nèi)SP 研究繁榮壯大階段。隨著SP 在口腔醫(yī)學[22]、康復醫(yī)學[23]、全科醫(yī)學[24]、麻醉醫(yī)學[25]、精神醫(yī)學[26]等學科中的應(yīng)用，研究熱點主要為與CBL、PBL 聯(lián)合應(yīng)用[27]、融入多媒體技術(shù)[28-29]、應(yīng)用于住院醫(yī)師規(guī)范化培訓[30]等；其中，在SP 與電子仿真模擬人聯(lián)合應(yīng)用方面，因后者在病理體征模擬方面具有直觀性、可重復性和可控制性的特點，深受學生喜愛，已廣泛應(yīng)用于醫(yī)學理論和實踐教學活動中。SP 在技巧性表演和有效性反饋方面存在不足[31]，但在病史采集、醫(yī)患溝通方面其又更貼近真實診療過程，故而，有學者[32]將兩者結(jié)合應(yīng)用，優(yōu)勢互補，緩解了SP 培訓壓力，提升了教學效率。但SP 與其他教學方法的聯(lián)合應(yīng)用是否忽視了SP 特有的評估、指導臨床技能教學的價值，怎樣把握兩者結(jié)合的“度”，如何合理分配評分權(quán)重等問題還需進一步探討。

3.3 標準化、規(guī)?；⒎€(wěn)定化發(fā)展和量化評價是國內(nèi)SP 研究難點

整理關(guān)鍵詞時發(fā)現(xiàn)，由SP 衍生出的如教師標準化病人、學生標準化病人、簡易標準化病人、虛擬標準化病人、電子標準化病人等詞匯，展現(xiàn)了SP 豐富的應(yīng)用場景，但也暴露出國內(nèi)SP研究在志愿者招募條件、SP 培訓流程及考核標準等方面仍需規(guī)范和統(tǒng)一；國內(nèi)SP 研究領(lǐng)域在跨平臺協(xié)作、跨區(qū)域流動及研究者協(xié)同創(chuàng)新方面有所欠缺，加之存在需要一定的培養(yǎng)周期、經(jīng)費預(yù)算及SP 中途退出等問題，組建有一定規(guī)模、相對穩(wěn)定的SP隊伍有著諸多挑戰(zhàn)。采用如MASP（Maastricht Assessment of Simulated Patients）量表評定SP 培訓質(zhì)量的研究多有報道[33]，但SP 作為“老師”對學生學習效果進行打分的可靠性和準確性少有量化評價指標，多以滿意度問卷調(diào)查、與專業(yè)醫(yī)師評價對比[34]等方式進行，其客觀性有待進一步驗證。

4 未來趨勢與展望

4.1 深入挖掘思政元素

醫(yī)學教育的發(fā)展將有力推進健康中國建設(shè)戰(zhàn)略的實施，而醫(yī)學職業(yè)道德教育又是其中的關(guān)鍵。在表演式教學、互動式評價環(huán)節(jié)中融入思政元素，能在開展專業(yè)技能教學的同時，展現(xiàn)出救死扶傷、愛崗敬業(yè)、大醫(yī)精誠等職業(yè)素養(yǎng)，落實立德樹人根本任務(wù)，這也是SP 研究的必然趨勢[35-36]。

4.2 充分利用信息技術(shù)

隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”的提出，在線問診、遠程醫(yī)療、線上教學、混合式教學、線上考試、直播教學、虛擬仿真平臺等融入信息技術(shù)的醫(yī)療方式和教學方式相繼出現(xiàn)，并已在日常工作中廣泛使用，因此，SP 與“互聯(lián)網(wǎng)+”相融合也是必然趨勢，但融入并非簡單的“互聯(lián)網(wǎng)+ SP”，而是要充分利用信息技術(shù)開展SP 志愿者培訓、完善實踐教學及考核評價體系，突破時空限制，拓展其適用場景，使SP 相關(guān)內(nèi)容數(shù)字化、應(yīng)用手段網(wǎng)絡(luò)化，從而提升教學效果，構(gòu)建現(xiàn)代醫(yī)學教育新生態(tài)[37-38]。

4.3 搭建區(qū)域共享平臺，推進SP 職業(yè)化發(fā)展

統(tǒng)籌SP 培訓，分析其應(yīng)用情況，建設(shè)區(qū)域共享平臺[39]，多維度客觀評測SP 應(yīng)用效果，探索SP 職業(yè)化發(fā)展路徑，從而構(gòu)建有效的聯(lián)動機制，切實發(fā)揮SP 在推動教學改革及提高教學質(zhì)量中的作用。