基于聚類法探討近五年國際meta分析的研究熱點

鄧 妍 吳紀軍 郭海強△

基于聚類法探討近五年國際meta分析的研究熱點

鄧 妍1吳紀軍2郭海強1△

目的 通過收集近五年國際上發表的meta分析相關文獻，分析當前國際上meta分析的研究熱點。方法 檢索2010-2015年Pubmed數據庫發表的有關meta分析的文獻，統計文獻的高頻主題詞，利用BICOMB軟件統計該主題發文量，期刊分布，并導入SPSS軟件進行共詞聚類分析。結果 2010-2015年meta分析相關文獻4017篇，聚類分析結果顯示，當前meta分析研究的熱點主要集中在腫瘤，阿爾茲海默病，精神分裂癥相關基因的多態性研究；抑郁癥的治療效果比較，貝葉斯meta分析，meta分析方法的相關統計學探討；心腦血管病藥物治療的療效比較。結論 近五年meta分析的研究熱點主要集中在基因研究，方法探討，藥物療效比較3個方面且研究熱度在逐漸減弱。

meta分析 聚類分析 統計分析 熱點研究

meta分析是對具有相同目的且相互獨立的多個研究結果進行系統的綜合評價和定量分析的研究方法，其以同一項研究的多項獨立研究的結果為研究對象，在嚴格設計的基礎上，運用適當的統計學方法對所收集的多個研究資料進行系統、客觀、定量的綜合分析。隨著近年來人們對循證醫學的愈加重視，meta分析研究的結論在有關疾病或醫學健康問題的預防、治療和病因研究方面越來越受到重視[1]。自20世紀90年代，Cochrane協作網成立，大大促進了meta分析在衛生保健領域的開展。目前，已有國內外學者展開大量研究，發表了眾多meta分析的文獻。本研究采用共詞分析的方法，收集了有關meta分析的近五年的外文文獻，總結出當前國際該主題的研究熱點，為廣大研究者深入開展meta分析的研究提供參考信息。

材料和方法

1.資料來源

本研究采用的樣本來自美國國立醫學圖書館開發的Pubmed數據庫，檢索策略為：“Meta-Analysis as Topic”[Mesh] AND(“2010/01/01”[PDat]:“2015/01/01”[PDat])共檢索到4017條文獻記錄，將這些文獻用XML格式下載。為了便于對比分析，同時檢索2001-2015年以Meta-Analysis as Topic為主題詞的文獻，共10319篇文獻。

2.研究方法

運用書目共現分析系統(bibliographic item co-occurrence matrix builder,BICOMB)[2],獲得全部相關文獻的數量，發表年份，期刊分布及主題詞。進一步統計每個主要主題詞出現的頻次，考慮到本文收集的文獻均與meta分析相關，故去除“Meta-Analysis as Topic”這一無特殊意義的主題詞，并按照出現頻次的高低降序排列，根據累計頻次的變化，截取出現頻次大于35次，累積頻率達到27.23%的主題詞。

由于這些主題詞是meta分析論文中出現頻率最高的詞，他們代表了當前meta分析領域研究的熱點，為了進一步反映這些主題詞之間的關系，我們統計他們在4017篇論文中兩兩出現的頻次，將形成的共詞矩陣導入SPSS 19.0中進行聚類分析,由此生成高頻主題詞的共詞聚類樹圖，該聚類樹圖可以反映這些高頻主題詞之間的親疏關系，進而獲得meta分析研究的熱點。

結 果

1.近五年發文量分布

檢索得到2010-2015年meta分析相關文獻4017篇，其變化趨勢見圖1(2015年數據不分析)，從發文數量上看，從2010年開始meta分析領域發文量在逐漸減少，但2013年發文量有小幅增長。結合2001-2015年的發文量的數據(如圖2所示)，2008-2011年為meta分析研究的高峰期，2013年meta分析發文量也在高峰期范圍內，2014年發文量明顯減少。

2.近五年期刊分布

對近五年刊載meta分析這一主題文獻的期刊分布進行統計分析，4017篇文獻分布于1308種期刊中，前10種期刊的載文量超過了20篇，載文量占總文獻量的15.6%，近五年與近15年排名前10的期刊相比變化不大，見表1。

3.高頻主題詞及共詞聚類結果

本研究截取的45個高頻主題詞的中文譯名按照中國醫學科學院醫學信息研究所出版的《醫學主題詞表(MeSH)》中譯本進行翻譯，如表2所示。

高頻主題詞的共詞聚類結果如圖3所示，縱軸數字代表主題詞序號，圖中橫軸的數字代表兩個主題詞之間的距離,根據聚類結果,結合Pubmed數據庫對各類主題詞的檢索結果,分析出meta分析領域的3個研究熱點:

(1)腫瘤，阿爾茲海默病，精神分裂相關基因的多態性研究，包括15，36，25，12，42，33，37，10，6，8，7，26，34，18，28，27號主題詞。例如，通過meta分析研究ERCC1與XPD的基金多態性對非小細胞肺癌鉑類化療敏感性預測的作用，檢索臨床腫瘤學數據庫后，共納入12項研究，得出結論，以鉑類為基礎的化療敏感性與ERCC1 C118T多態性有關，然而XPD Asp312Asn和XPD Lys751Gln并不能作為接受鉑類為基礎的化療治療的晚期非小細胞肺癌患者的預測指標[6]。Zhou Q等利用meta分析研究APOC1多態性及易感性與阿爾茲海默病的關系，納入病例組和對照組人數分別為2092例和2685例，ApoEε4等位基因很可能是形成阿爾茲海默病的危險因素[7]。

(2)抑郁癥的治療效果比較，貝葉斯meta分析，meta分析方法的相關統計學探討。包括24，45，38，19，11，40，14，9，22，4，32，1，31，44，2，3，21，41號主題詞。Coleman KA比較了去甲文拉法辛和文拉法辛在治療抑郁癥時的療效和安全性，選取的均是帶有安慰劑對照組的研究，結果發現，去甲文拉法辛在功效方面與文拉法辛沒有明顯差別，但引起惡心的副作用比文拉法辛輕[8]。貝葉斯meta分析是近年來基于貝葉斯統計發展起來的一種新型的meta分析方法，貝葉斯理論可以直接計算有限的樣本分布，并充分考慮了模型的不確定性，因此近年來得到了廣泛的應用[9]。meta分析的分布，流行病學特征，數據的處理以及不對稱性漏斗圖的解釋和檢查等meta分析專業統計學的探討一直推動著meta分析相關研究不斷完善并向前發展[10-11]。

(3)心腦血管病藥物治療的療效比較，包括20，43，17，35，29，39，23，5，16，13，30號主題詞。例如，經meta分析比較單一藥物和聯合藥物治療輕、中、重度高血壓的療效優劣[12]。meta分析往往能通過大量的數據和規范的方法給臨床用藥以證據支持，這也正是循證醫學的出發點。Bruckert E正是用meta分析的方法給他汀類藥物應用于心血管疾病的一級預防提供了證據，而他汀類藥物現在還僅作為心血管疾病治療過程的首選藥物，這也給心血管疾病的預防提供了新的視角[13]。

討 論

根據國際近五年meta分析相關文獻的發文量隨時間的變化趨勢看，meta分析領域的相關研究熱度在降低，與近15年該主題發文量比較，可以看出meta分析領域研究熱度的變化。meta分析領域的發文量在2001-2004年處于較低的水平，但經過了2005-2007年的發展后，于2009年和2010年達到每年1000篇以上，卻在2014年迅速回到21世紀初的水平，李盈的研究也印證了2009年和2010年是meta分析研究的最高峰[3]。該主題研究熱度在近年的迅速減弱，可能與meta分析的大量應用暴露出的問題有關[4-5]，因此應該嚴格遵循meta分析的步驟和方法，重視meta分析的質量，才能讓meta分析領域得到長足的發展。

近五年共有1308種期刊刊登了meta分析領域的文章，前10種期刊的載文量占總文獻量的15.6%，與近15年相比，前10種期刊的排序變化不大，說明該主題文獻主要發表在該領域核心期刊上，呈現一定的聚集性，而統計學和流行病學專業期刊，全科醫學類期刊以及腫瘤學期刊刊載數量最多。

本研究分析了國際上近五年meta分析的研究現狀、趨勢，得到當前meta分析研究的熱點主要集中在：腫瘤、阿爾茲海默病、精神分裂相關基因的多態性研究；抑郁癥的治療效果比較，貝葉斯meta分析，meta分析方法的相關統計學探討；心腦血管病藥物治療的療效比較。近年來meta分析研究熱度有不斷減弱趨勢。

[1]俞慧強,鄭輝烈,李悅,等.meta分析發表偏倚診斷方法研究.中國衛生統計，2011,28(4):402-405.

[2]崔雷,劉偉,閆雷,等.文獻數據庫中書目信息共現挖掘系統的開發.現代圖書情報技術,2008(8):70-75.

[3]李盈,顧懷婷.《中國循證醫學雜志》發表系統評價/Meta分析的文獻計量分析.中國循證醫學雜志,2012,12(10):1278-1282.

[4]周濤,萬瑩,徐紅,等.Meta分析的統計方法質量評價.中國社會醫學雜志,2013,30(2):79-82.

[5]李帥,孫傲伊,孫可欣,等.中文遺傳關聯研究Meta分析文章報告質量評價.中國公共衛生,2014,30(4):516-520.

[6]Wei SZ,Zhan P,Shi MQ,et al.Predictive value of ERCC1 and XPD polymorphism in patients with advanced non-small cell lung cancer receivingplatinum-based chemotherapy:a systematic review and meta-analysis.Med Oncol,2011,28(1):315-321.

[7]Zhou Q,Zhao F,Lv ZP,et al.Association between APOC1 polymorphism and Alzheimer's disease:a case-control study and meta-analysis.PLoS One,2014,9(1):e87017.

[8]Coleman KA,Xavier VY,Palmer TL,et al.An indirect comparison of the efficacy and safety of desvenlafaxine and venlafaxine using placebo as thecommon comparator.CNS Spectr,2012,17(3):131-141.

[9]Rücker G,Schwarzer G,Carpenter JR,et al.Treatment-effect estimates adjusted for small-study effects via a limit meta-analysis.Biostatistics,2011,12(1):122-142.

[10]Huang Y,Mao C,Yuan J,et al.Distribution and epidemiological characteristics of published individual patient data meta-analyses.PLoS One,2014,9(6):e100151.

[11]Sterne JA,Sutton AJ,Ioannidis JP,et al.Recommendations for examining and interpreting funnel plot asymmetry in meta-analyses of randomisedcontrolled trials.BMJ,2011,343:d4002.

[12]Hutton B,Tetzlaff J,Yazdi F,et al.Comparative effectiveness of monotherapies and combination therapies for patients with hypertension:protocolfor a systematic review with network meta-analyses.Syst Rev,2013,2:44.

[13]Bruckert E,Ferrières J.Evidence supporting primary prevention of cardiovascular diseases with statins:Gaps between updated clinicalresults and actual practice.Arch Cardiovasc Dis,2014,107(3):188-200.

(責任編輯：劉 壯)

1.中國醫科大學公共衛生學院(110122)

2.中國醫科大學黨政辦

△通信作者：郭海強